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在不断演进的道路上,机器视觉经历过四次重大变革

新机器视觉 ? 来源:新机器视觉 ? 2020-09-24 11:44 ? 次阅读
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用双眼观察世界是人类与生俱来的、最为核心的生物功能之一,也是人类认识世界和改造世界的主要途径。而在漫长的文明演化的道路中,为了弥补人类视觉的天然短板,看到更广阔的世界,善于利用工具的人类发明了机器,从模仿人类视觉开始,渐渐步入超越人类视觉的道路,随着人工智能的步伐不断演进。

从“看清”世界到“看懂”世界

在不断演进的道路上,机器视觉经历过四次重大变革:

第一次是色彩的突破。早期机器局限于感光材料和技术只能记录黑白色彩,直至19世纪末光学研究出现新的突破,彩色在摄影师带有滤镜的拍摄和后期合成中显现,使得机器视觉迈上第一个台阶。

第二次是从模拟信号数字信号的变革。比如早期摄影常常采用胶片来模型记录影像,随着数字技术的日益成熟,数码相机应用而生,日渐取代了之前的方式,变得更加高效快捷,机器视觉进入了全新的数码时代。

第三次进步是低像素到高像素的转变。1969年,贝尔实验室首次开发了电荷耦合元件,可将成像的光信号转换成电信号输出,获得更高解析度、更细腻的画面。它使得像素从初期的10万大幅提升至千万,促使机器视觉从普清走向了高清。

第四次是2D视觉转向3D视觉的升维革命。伴随着AI的迅猛发展,机器跳脱了2D平面“视”界进入3D立体“视界”,Face ID、VR、刷脸支付、智能机器人……这些人们眼中的“未来产品”,由于3D视觉技术的出现,逐渐成为身边的无处不在。

什么是3D视觉技术

简单来讲,是通过3D摄像头采集视野内目标物体每个点位的三维坐标信息,再通过算法复原三维立体成像。

它能真正反映物体和环境的状态,也更接近人类的感知模式,不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响,也可解决以往二维视觉安全性较差的问题。在3D视觉技术的领域里,有如下几种主流视觉方式:

双目视觉

原理来源于我们的眼睛。即用机器的两只“眼睛”观察同一事物,获取在不同视角下的感知图像,然后通过三角测量原理计算图像的视差,以此得到景物的三维信息。这种视觉方法灵活简单,在航空测绘、医学成像和工业检测等领域中应用较广。

结构光

先将激光散斑投射到目标物体,再由摄像机采集物体表面反射的信息,再根据光信号的变化计算出物体位置和深度信息,实现模型重建。生活中我们常能看到它的“身影”,比如目前苹果全系支持Face ID的机型,市面上主流的3D刷脸支付均为3D结构光技术。

TOF(Time-of-Flight)光飞行时间法

通过光线在空中传播的时间来计算距离,即通过专用传感器捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间,以此来判断并计算物体的距离信息,再结合相机拍摄,将物体的三维轮廓呈现出来。多用于远距离测量,比如VR、汽车自动驾驶等。

3D视觉技术改变我们的生活

近年来,3D视觉技术快速发展,被广泛应用到人脸识别、智能机器人、自动驾驶、新零售、AR等多重场景,也慢慢渗透到了我们生活中的方方面面。

人脸识别

我们手机中的Face ID功能、可互动的3D动画表情,以及手机或者商超购物时的刷脸支付,都运用了3D视觉技术。除了应用于这些日常使用度高的领域之外,它还被用在一些人流量大、安全度要求较高的场景,比如企业/学校门禁、大楼/公共交通闸机,来帮助实现考勤和通行控制的便捷化管理。

三维测量及重建

我们买房租房时,仅凭照片不够直观,实地查看又非常麻烦,有了3D视觉技术的加持,看房就如同身临其境。同样的,在新零售领域,针对有些实物也会用3D视觉技术为其打造可360°浏览的3D模型,便于人们购买前观看细节。而它还可以用于人体方面,能够构建数字画像,生成多维度身体数据及不良体态评估分析。

智能家居

3D视觉技术为机器赋予了智慧的“双眼”,比如让智能家电感知物体形态和距离,智能识别不同物体的类别。此外,它所衍生的手势识别和骨架识别,能让人们用手势操控家电设备,也能体验体感互动游戏,为居家生活的便捷和娱乐平添了许多色彩。

工业自动化

在工业领域,它同样拥有巨大的价值。比如快递物流行业,搭载着3D视觉技术的自动化分拣设备能够满足于物流行业对于精度和效率的要求,可感知物体的大小和形态,对不同形状的物体进行自动化操作,而不再局限于处理单一形态的物体,为工业生产力的创新变革赋予了巨大能量。

疫情防控

疫情当下,3D视觉技术也能够助一臂之力,出现了许多非接触式服务新举措:比如测温识别终端的投入使用,进行智能测温管控与体温异常预警;送餐机器人为集中隔离观察点的人们送饭送药,大大降低了工作人员感染的风险;还有健康码核验、人证比对,可以有效实现智能排查、科学预警。

随着5G、人工智能与机器视觉的不断发展与融合,未来,3D视觉技术将以更多姿态进入我们的生活,带领我们体验更多世界的美好,探索更多世界的奥秘。

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原文标题:科普| 3D视觉技术正在改变我们的生活

文章出处:【微信号:vision263com,微信公众号:新机器视觉】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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