近年來，3D視覺技術在眾多領域飛速發展，除了智能機器人、自動駕駛、無人機等無人系統，在我們身邊的AR、VR、智能家居，以及智能手機中通過掃描人臉三維結構實現手機解鎖、手機支付等應用。除此之外在工業領域中，3D視覺技術可以進行納米級的工業掃描、工業檢測等，實現大場景三維重建，助力工業智能化發展。從城市到工業，3D視覺技術已經成為智能終端必不可少的AI“慧眼”。到底什么是3D視覺技術？我們一起往下看。

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3D視覺技術與3D傳感器

3D視覺是一個多學科相融合的技術，可以總結為：計算圖形學+計算機視覺+人工智能=3D視覺。3D視覺技術是通過3D攝像頭采集視野空間內每個點位的三維座標信息，通過算法復原獲取三維立體成像，不會輕易受到外界環境、復雜光線的影響，與2D成像技術相比更穩定，體驗感更強，安全性更高。

3D視覺技術結合深度學習算法，在眾多領域取得了突出效果，其主要研究內容包括：

3D感知：3D感知能夠捕捉到現實世界中的人、車、物、空間的三維信息，應用于機器人/機械臂、自動駕駛、無人機等場景；

位姿估計（Pose estimation）: 位姿估計在計算機視覺領域扮演著十分重要的角色。在使用視覺傳感器估計機器人位姿進行控制、機器人導航、增強現實等方面都有極大的應用。位姿估計這一過程的基礎是找到現實世界和圖像投影之間的對應點，然后根據這些點對的類型，如2D-2D, 2D-3D, 3D-3D，采取相應的位姿估計方法。位姿估計應用于機器人定位導航、VPS（(Virtual Private Server ）等場景；

*位姿估計 圖源：網絡

3D重建: 大規模場景的3D重建，被應用于智慧城市、智慧文旅、混合現實等場景，此外在人臉人體等部位的3D重建和關鍵點檢測識別技術，也被廣泛應用于游戲、動漫影視中內容的制作等。

3D傳感器作為3D視覺的眼睛，通過多個攝像頭與深度傳感器的組合能夠獲得物體三維位置及尺寸等數據，實現三維信息采集。目前3D傳感器主要有雙目相機、結構光相機及TOF（Time of flight）相機。

雙目相機的原理與人類視覺感知過程相類似，是從兩個不同位置的相機去觀察同一事物，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。它的缺點在于對環境光照非常敏感，當光線變化時會導致精準度變低。

*雙目立體視覺測量示意圖 圖源：網絡

結構光相機是將激光散斑圖像投射到物體表面，由攝像頭接收采集物體表面反射的信息，根據物體造成的光信號變化計算出物體位置和深度信息，識別精度達到1mm。我們在商超常見的刷臉支付、社區刷臉門禁等均為3D結構光技術，更為適合應用在近距離面部識別驗證等場景。

*3D結構光原理 圖源：網絡

TOF（Time of flight）相機是通過專用傳感器，捕捉近紅外光從發射到接收的飛行時間差來判斷并計算出物體的距離信息，與結構光相比，TOF可進行遠距離測量，更適合遠距離應用且算法較為簡單。

*用于距離測量和目標檢測的TOF系統 圖源：網絡

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3D視覺技術與2D視覺技術的區別

了解3D視覺技術后，那么2D與3D的區別在哪里？2D視覺技術根據灰度或彩色圖像中對比度的特征提供結果，可以用來識別零件并創建動態適應零件位置、角度和尺寸的檢測工具，從而實現零件移動的穩定測量，是處理零件變化的關鍵。但2D技術無法提供更精準的諸如物體平面度、表面角度、部分體積等的識別，3D視覺技術的出現彌補了2D的不足。

舉個例子，當我們在網上搜索二手房信息時，2D成像僅能記錄視場范圍內的色彩信息，但對于房屋內的戶型、大小、高低的精度信息描述卻難以記錄，而基于3D視覺傳感器采集的信息，不僅有色彩信息，還增加空間幾何尺寸信息，更直觀地將房型的3D模型精準呈現。

*2D與3D效果圖的區別 圖源：網絡

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3D視覺技術的應用情況

3D視覺技術產品在經過長期的研究發展后，在以下領域實現推廣應用，并在國民經濟中發揮重要作用，賦能各行各業實現數字化、智能化升級。

生物識別領域 生物識別是一種通過計算機、光學、聲學、生物傳感器等多個技術領域密切結合，利用人體固有的生理特性（如指紋、人臉、虹膜）和行為特征（如筆跡、聲音、步態）進行個人身份鑒定。在該領域中，通過3D視覺感知技術實現的生物識別方法如支付寶“蜻蜓”3D刷臉支付，以及通過搭載3D人臉識別實現的門鎖門禁、地鐵車站刷臉閘機等，未來3D人臉識別還將在更多場景為用戶提供便利服務，讓智慧城市生活成為現實。

AIoT領域

AIoT（人工智能物聯網）=AI（人工智能）+IoT（物聯網）。3D視覺感知技術在AIoT領域的應用包括3D空間掃描，如貝殼VR看房，通過3D視覺傳感器陣列組成的3D房屋掃描設備，可快速對房屋內部進行高精度三維重建，更精準地還原房屋信息；服務機器人，即在餐廳用機器人代替服務員傳菜，通過3D視覺傳感器幫助機器人高效完成人臉識別、距離感知、避障、導航等功能；AR交互，即在現實場景中打造虛擬人物，通過3D視覺感知技術可幫助AR設備對周圍環境進行三維重建，使得虛擬的立體影像疊加在現實場景中，同時使虛擬形象識別現實人的動作，從而進行互動；此外在體感健身中，通過搭載3D視覺傳感器的設備對人體動作進行捕捉、識別，讓人們足不出戶即可體驗到專業健身教練的指導；在體育比賽中，3D感知技術對快速移動的人體與物體進行識別、定位，實現對高速運動中物體軌跡的3D重現，輔助裁判評分。

消費電子領域

3D視覺技術在消費電子領域主要應用在智能手機等終端設備中。在智能手機品牌系列中，蘋果、華為、OPPO、魅族等分別嘗試在前置、后置視覺傳感器中使用3D結構光與TOF技術，從而實現手機的人臉解鎖、支付、AR互動、AR試妝、美顏拍照等功能，使用戶達到最佳體驗感。

工業領域

在工業領域自動化生產中，最早2D視覺技術較為普遍，然而2D視覺一般只能解決平面上的問題，而對汽車、半導體、大型鋼材等行業的高精度需求，2D視覺技術顯然難以滿足。3D視覺技術對環境光變化不敏感且更加精準，在產線中能夠快速檢測移動的物體并獲得形狀、空間坐標等信息，常搭載2D協同運行，因此在工業領域發揮著高效作用。工業3D視覺主要應用于三維掃描、微小形變測量、工業機器人的定位與導航等。

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汽車領域

我們在駕車行駛時，汽車輔助駕駛的實現需要感知車身周圍3D信息的360度環視系統。當通過狹窄道路時，覆蓋車輛周邊所有視場范圍的4個廣角攝像頭能夠對同一時刻采集到的多路視頻影像，處理成一幅車輛周邊360度的車身俯視圖，并在汽車中控臺上顯示，幫助駕駛員規避障礙物安全駕駛；此外，3D視覺感知也可實現車外車主身份識別，通過紅外3D人臉識別解鎖啟動系統，在身份確認后即可無感啟動車輛。

3D視覺技術的快速發展，無論在涉及衣食住行的民用領域，還是在創新鏈帶動產業鏈快速發展的工業領域，都對提升終端智能化程度極為重要。未來，3D視覺技術將會助力各類終端更好地看懂三維世界，使其通過語音感知交互能力、視覺感知交互能力以及各種AI決策分析能力，擁有“嘴巴”“耳朵”“眼睛”和“大腦”與人類進行互動。

隨著人工智能等技術的不斷提高，國產制造業也迎來了曙光。第六鏡科技以AI技術賦能工業數字化轉型，基于機器視覺技術推出“一種熱態鋼軌輪廓測量及缺陷檢測裝置”、“數字化煤倉”、“爐輥結瘤檢測儀”等智能硬件設備，提供了AI加持的工業機器視覺解決方案，助力企業降本增效提質，加快智慧工廠的智能化升級。

審核編輯 ：李倩