结构光是3D成像主流技术之一，是指将已知的结构化图案投影到被观测物体上，再使用摄像机接收该物体表面反射的结构光图案，根据物体距离不同而带来的形变再结合三角定位测算，从而获取物体表面的空间信息。

目前，结构光相机技术相对成熟，功耗较低，生成的深度图的分辨率较高，并且能够很好地解决双目算法的复杂性和准确性问题，但是在强光环境下结构光图案容易被淹没，所以在室外环境中表现较差；另外随着距离的增加，结构光发射的编码图案在一定距离外能量密度会降低，所以不适用于远距离的深度信息采集，在近距离（0.2～2m）的场景中表现较好。目前结构光技术主要应用在手机、平板电脑、PC的前置摄像头，以及刷脸支付终端、银行ATM机、通道闸机等设备上，用于人脸识别、解锁、安全支付及对自拍美颜进行细节补充等。

那么，在实际的产品和应用开发中，一款高性能的结构光相机应该具备哪些特性？算法和硬件之间如何更好的进行协同优化呢？

11月3日晚7点，由智东西公开课策划推出的光电3D传感合辑第7讲将开讲，由的卢深视模组方案BU总经理崔哲博士主讲，主题为《基于结构光RGBD相机的3D全栈技术剖析》

崔哲博士将从3D结构光系统的核心构成、相机的选型标准以及三维重建、三维识别技术和规模化应用落地的关键等方面展开系统讲解，深度剖析结构光全栈技术。