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简析3D深度摄像头技术方案

2019-10-31| 发布者: www.d83w.com | 查看: 1395|原作者: 东部三维网

摘要:Apple将在新一代iPhone8上使用前置3D深度相机,以使3D深度相机的概念进入公众视野。实际上,未来最前沿的许多应用将越来越依赖于深层摄像头,例如VR,机器人,安全性,自动驾驶仪等。这就是国际

Apple将在新一代iPhone 8上使用前置3D深度相机,以使3D深度相机的概念进入公众视野。实际上,未来最前沿的许多应用将越来越依赖于深层摄像头,例如VR,机器人,安全性,自动驾驶仪等。这就是国际巨头来这里的原因。前段时间,该网站报道称,华为在北京发布了荣耀第一代手机Glory V9,这是业界首款3D模型手机。用户可以通过激光聚焦获得面部数据,通过算法构建人像3D模型,然后通过预安装的APP链接3D打印平台。各类消费需求。

目前,3D深度相机已经过了技术基础期,方向很明确。它将进入3-5年的增长期,并且将来会掀起3D传感器的热潮。在这项技术发生革命之前,让我们简要看一下。

什么是3D深度相机?

3D深度相机和普通相机之间的区别在于,除了能够获取平面图像之外,物体的深度信息(即三维物体的位置和尺寸信息)还可以可以得到,从而整个计算系统获得环境和物体的三维形状。数据,此信息可用于人工跟踪,3D重建,人机交互,SLAM等领域。

深度相机具有以下优点:

1)相对于二维图像,距离信息可用于获得物体之间更丰富的位置关系,即区分前景和背景;

2)深度信息仍然可以完成传统应用,例如目标图像的分割,标记,识别和跟踪;

3)经过进一步的深化,可以完成3D建模等应用;

4)能够快速识别和跟踪目标;

5)包括CCD和普通LED在内的主要附件的成本相对较低,这将有利于将来的推广和使用;

6)利用CMOS的特性,可以获得大量的数据和信息,这对于判断复杂物体的姿态非常有效,而无需扫描设备来辅助工作。

3D深度相机的主流视觉技术

根据硬件实现,行业中使用了三种主流3D视觉技术:结构光技术,飞行时间(ToF)和双目多角度立体成像。

1)结构光(

通过激光的折射和算法来计算对象的位置和深度信息,从而恢复整个三维空间。结构光的代表产品是Microsoft的Kinect一代。通过发射特定图案的斑点或点矩阵的激光红外图案的斑点,当待测物体反射该图案时,由照相机捕获反射的图案,并计算斑点或上方点的大小,并计算出原始斑点或点的大小。进行比较以测量被测物体和相机之间的距离。

当前行业中有更成熟的深度检测解决方案。许多激光雷达和3D扫描技术都使用结构光解决方案。然而,由于位置是通过折射光的位移来计算的,因此该技术不能计算准确的深度信息,并且对于要识别的距离有严格的要求。而且容易受到环境光的干扰,不适用于强光下,且响应速度较慢。

典型的结构化照明解决方案包括:PrimeSense(Microsoft Kinect1代),Intel RealSense(前端解决方案)。

2)飞行时间方法(飞行时间)

TOF系统是一种光雷达(LIDAR)系统,它从发射器向对象发射光脉冲,接收器可以以像素为单位计算从发射器到对象再回到接收器的光脉冲的运行时间。格式。确定被测物体的距离。 TOF系统可以同时获取整个场景并确定3D范围图像。可以使用测量的对象坐标创建3D图像,并将其用于机器人技术,制造,医疗技术和数字摄影领域的设备控制。

TOF方案的优点是响应速度快,深度信息精度高,并且不容易受到环境光的干扰。这些优势使其成为移动手势识别最有希望的解决方案。代表性的制造商包括Microsoft(Kinect2代),意法半导体,英飞凌,德州仪器等。

3)双目多角度立体成像(MulTI相机)

手势识别的领导者Leap MoTion正在使用这项技术。它使用两个或更多相机同时获取图像。通过同时比较这些不同相机获得的图像之间的差异,使用一种算法来计算深度信息,从而进行多角度三维成像。

Leap MoTion解决方案使用两个摄像头来获取左和右立体图像,这些图像以与人眼相同的顺序稍微偏移。通过比较两个图像,计算机可以获得与图像中对象的位移相对应的不同图像。根据特定系统的需要,不同的图像或地图可以是彩色的也可以是灰度的。

双目多角度立体成像方案的优点是它不容易受到环境光的干扰,并且适合室外环境,满足7 * 24小时的长期工作要求,并且不易损坏。缺点是当环境昏暗且功能不明显时不适合使用。当前,它用于智能安全监控,机器人视觉和物流检测领域。

哪种技术最适合移动设备?

综上所述,在三大主流技术方案中,TOF方案具有响应速度快,深度信息准确度高,识别距离范围大,不易受到环境光干扰的特点。因此,移动3D视觉更可行,最有前途。方案;结构照明方案具有更成熟的工业产品,并且也被一些制造商所采用;双目立体成像是一项相对较新的技术,参与的制造商较少,并且更适合户外眩光条件和高分辨率应用。目前主要用于机器人视觉,自动驾驶等。

如本文开头所示,作为我们最关注的移动终端硬件手机,尤其是Apple的功能增强,它将始终引发行业革命。苹果在iPhone 7中使用了基于TOF原理的近距传感器。在此之前,苹果的iPhone5和iPhone6s使用了LED +光电探测器。从LED +光电探测器到TOF,这表明移动式TOF解决方案在技术上取得了长足的进步。

与其他两种技术相比,TOF时光灯更适合应用于智能手机。使用TOF原理实现运动跟踪和深度感知已出现在Google的Project Tango程序中,该程序主要用于空间3D数据收集。它非常接近应用于手势/面部识别。

3D深度视觉技术已经出现在消费类产品中,例如Microsoft Kinect和Intel RealSense。随着硬件技术的不断进步以及算法和软件的不断优化,3D深度视觉的准确性和实用性将大大提高。改进,特别是TOF解决方案和VCSEL的快速成熟,使“深度摄像头+手势/面部识别”成为大规模进入移动智能终端的基础。这将进一步解放双手,并开辟新的智能人机交互空间。



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