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在不斷演進的道路上,機器視覺經歷過四次重大變革

新機器視覺 ? 來源:新機器視覺 ? 2020-09-24 11:44 ? 次閱讀

用雙眼觀察世界是人類與生俱來的、最為核心的生物功能之一,也是人類認識世界和改造世界的主要途徑。而在漫長的文明演化的道路中,為了彌補人類視覺的天然短板,看到更廣闊的世界,善于利用工具的人類發明了機器,從模仿人類視覺開始,漸漸步入超越人類視覺的道路,隨著人工智能的步伐不斷演進。

從“看清”世界到“看懂”世界

在不斷演進的道路上,機器視覺經歷過四次重大變革:

第一次是色彩的突破。早期機器局限于感光材料和技術只能記錄黑白色彩,直至19世紀末光學研究出現新的突破,彩色在攝影師帶有濾鏡的拍攝和后期合成中顯現,使得機器視覺邁上第一個臺階。

第二次是從模擬信號數字信號的變革。比如早期攝影常常采用膠片來模型記錄影像,隨著數字技術的日益成熟,數碼相機應用而生,日漸取代了之前的方式,變得更加高效快捷,機器視覺進入了全新的數碼時代。

第三次進步是低像素到高像素的轉變。1969年,貝爾實驗室首次開發了電荷耦合元件,可將成像的光信號轉換成電信號輸出,獲得更高解析度、更細膩的畫面。它使得像素從初期的10萬大幅提升至千萬,促使機器視覺從普清走向了高清。

第四次是2D視覺轉向3D視覺的升維革命。伴隨著AI的迅猛發展,機器跳脫了2D平面“視”界進入3D立體“視界”,Face ID、VR、刷臉支付、智能機器人……這些人們眼中的“未來產品”,由于3D視覺技術的出現,逐漸成為身邊的無處不在。

什么是3D視覺技術

簡單來講,是通過3D攝像頭采集視野內目標物體每個點位的三維坐標信息,再通過算法復原三維立體成像。

它能真正反映物體和環境的狀態,也更接近人類的感知模式,不會輕易受到外界環境、復雜光線的影響,也可解決以往二維視覺安全性較差的問題。在3D視覺技術的領域里,有如下幾種主流視覺方式:

雙目視覺

原理來源于我們的眼睛。即用機器的兩只“眼睛”觀察同一事物,獲取在不同視角下的感知圖像,然后通過三角測量原理計算圖像的視差,以此得到景物的三維信息。這種視覺方法靈活簡單,在航空測繪、醫學成像工業檢測等領域中應用較廣。

結構光

先將激光散斑投射到目標物體,再由攝像機采集物體表面反射的信息,再根據光信號的變化計算出物體位置和深度信息,實現模型重建。生活中我們常能看到它的“身影”,比如目前蘋果全系支持Face ID的機型,市面上主流的3D刷臉支付均為3D結構光技術。

TOF(Time-of-Flight)光飛行時間法

通過光線在空中傳播的時間來計算距離,即通過專用傳感器捕捉近紅外光從發射到接收的飛行時間,以此來判斷并計算物體的距離信息,再結合相機拍攝,將物體的三維輪廓呈現出來。多用于遠距離測量,比如VR、汽車自動駕駛等。

3D視覺技術改變我們的生活

近年來,3D視覺技術快速發展,被廣泛應用到人臉識別、智能機器人、自動駕駛、新零售、AR等多重場景,也慢慢滲透到了我們生活中的方方面面。

人臉識別

我們手機中的Face ID功能、可互動的3D動畫表情,以及手機或者商超購物時的刷臉支付,都運用了3D視覺技術。除了應用于這些日常使用度高的領域之外,它還被用在一些人流量大、安全度要求較高的場景,比如企業/學校門禁、大樓/公共交通閘機,來幫助實現考勤和通行控制的便捷化管理。

三維測量及重建

我們買房租房時,僅憑照片不夠直觀,實地查看又非常麻煩,有了3D視覺技術的加持,看房就如同身臨其境。同樣的,在新零售領域,針對有些實物也會用3D視覺技術為其打造可360°瀏覽的3D模型,便于人們購買前觀看細節。而它還可以用于人體方面,能夠構建數字畫像,生成多維度身體數據及不良體態評估分析。

智能家居

3D視覺技術為機器賦予了智慧的“雙眼”,比如讓智能家電感知物體形態和距離,智能識別不同物體的類別。此外,它所衍生的手勢識別和骨架識別,能讓人們用手勢操控家電設備,也能體驗體感互動游戲,為居家生活的便捷和娛樂平添了許多色彩。

工業自動化

在工業領域,它同樣擁有巨大的價值。比如快遞物流行業,搭載著3D視覺技術的自動化分揀設備能夠滿足于物流行業對于精度和效率的要求,可感知物體的大小和形態,對不同形狀的物體進行自動化操作,而不再局限于處理單一形態的物體,為工業生產力的創新變革賦予了巨大能量。

疫情防控

疫情當下,3D視覺技術也能夠助一臂之力,出現了許多非接觸式服務新舉措:比如測溫識別終端的投入使用,進行智能測溫管控與體溫異常預警;送餐機器人為集中隔離觀察點的人們送飯送藥,大大降低了工作人員感染的風險;還有健康碼核驗、人證比對,可以有效實現智能排查、科學預警。

隨著5G、人工智能與機器視覺的不斷發展與融合,未來,3D視覺技術將以更多姿態進入我們的生活,帶領我們體驗更多世界的美好,探索更多世界的奧秘。

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原文標題:科普| 3D視覺技術正在改變我們的生活

文章出處:【微信號:vision263com,微信公眾號:新機器視覺】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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