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3D视觉技术已经成为智能终端必不可少的AI“慧眼”

2023-06-08 00:54:00

近年来，3D除了智能机器人、自动驾驶、无人机等无人系统，视觉技术BZX84C30在很多领域发展迅速，在我们身边AR，VR，通过扫描人脸三维结构，智能家居和智能手机可以解锁手机，支付手机。此外，在工业领域，3D视觉技术可以进行纳米工业扫描和工业检测，实现大场景的三维重建，帮助工业智能化发展。从城市到工业，3D视觉技术已经成为智能终端的重要组成部分AI“慧眼”。到底什么是3D视觉技术？让我们一起往下看。

3D视觉技术与3D传感器

3D视觉是一种多学科融合技术，可以概括为:计算图形学+计算机视觉+人工智能=3D视觉。3D的视觉技术是通过3D摄像机从视觉空间的每个点收集三维座位标记信息，并通过算法恢复三维成像，不容易受到外部环境和复杂光的影响。3D与成像技术相比，它更稳定，体验更强，安全性更高。

3D结合深度学习算法，视觉技术在许多领域取得了显著的成果，其主要研究内容包括：

3D感知：3D在机器人/机械臂、自动驾驶、无人机等场景中，感知能够捕捉到人、车、物、空间的三维信息；

位姿估计（Poseestimation）:姿势估计在计算机视觉领域起着非常重要的作用。它在使用视觉传感器、估计机器人姿势控制、机器人导航、增强现实等方面具有很好的应用。这个过程的基础是找到现实世界和图像投影之间的对应点，然后根据这些点的类型，如2D-2D,2D-3D,3D-3D，采用相应的姿势估计方法。机器人定位导航采用姿态估计，VPS（(VirtualPrivateServer）等场景；

3D重建：大型场景3D重建，应用于智慧城市、智慧文化旅游、混合现实等场景。此外，人脸和人体的3D重建及关键点检测识别技术，也被广泛应用于游戏、动漫影视制作等。

3D传感器作为3D视觉眼可以通过多个相机和深度传感器的组合获取物体的三维位置和大小，从而实现三维信息采集。3D传感器主要包括双目相机、结构光相机和TOF（Timeofflight）相机。

双目相机的原理类似于人类的视觉感知过程。它从两个不同位置的相机中观察相同的东西，从不同的角度获取感知图像，然后通过三角测量原理计算图像的视差，从而获得场景的三维信息。它的缺点是对环境光非常敏感，当光线发生变化时，精度会降低。

*双目立体视觉测量示意图

结构光相机是将激光散射点图像投射到物体表面。相机接收和收集物体表面反射的信息，根据物体引起的光信号变化计算物体的位置和深度信息，识别精度达到1mm。我们在商超常见的刷脸支付和社区刷脸门禁都是3D结构光技术，更适用于近距离面部识别验证等场景。

*3D结构光原理图

TOF（Timeofflight）与结构光相比，相机通过捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间差来判断和计算物体的距离信息，TOF可以进行远距离测量，更适合远距离应用，算法更简单。

*用于距离测量和目标测试TOF网络系统图

3D视觉技术与2D视觉技术的不同

了解3D视觉技术之后，那么2D与3D有什么区别？2D视觉技术根据灰度或彩色图像中对比度的特征提供结果。它可以用来识别零件并创建一个检测工具，以动态适应零件的位置、角度和大小，从而实现稳定的零件运动测量。这是处理零件变化的关键。2D技术无法提供更准确的识别，如物体平面度、表面角度、部分体积等。3D视觉技术的出现弥补了2D的不足。

比如我们在网上搜索二手房信息的时候，2D成像只能记录视场内的色彩信息，但很难记录房屋类型、大小和高度的准确信息描述，基于3D视觉传感器收集的信息不仅包含色彩信息，还增加了空间几何大小的信息，更直观地将房间类型的3D模型准确呈现。