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在过去的2D成像中,成像效果与实际情况存在偏差,这是因为3D的2D投影存在维度缺失,而3D视觉可以加入空间信息,从而做到信息完备的成像。如今智能门锁、金融支付等应用的人脸识别中都用到了3D视觉技术,也有体感健身、机器人这样的创新应用开始引入3D视觉技术。 3D视觉技术包含3D视觉感知、3D数据传输与存储、3D视觉分析与理解与3D视觉显示。3D视觉感知即使用我们常见的传感器与模组来获取3D数据,比如结构光、双目、ToF乃至CT与MRI等。此外就是3D数据的存储、传输与压缩,像2D的JPEG、H.265格式一样存储下来。3D视觉分析与理解主要是对3D数据的重建,转换成可以理解的内容,然后借助算法进行语义分析。3D视觉显示则是3D的呈现方式,常见的有视差显示、全息显示等等。
奥比中光研发总监 张吉 而在3D视觉感知中,双目技术因为严重依赖场景纹理特征及环境光照,很难稳定获取测量数据。而结构光技术解决了这一问题,做到了高精度的3D视觉感知,但很容易受到环境光影响。而且由于基线长度和激光能量的限制,结构光模组往往尺寸偏大。而ToF技术就很好地解决了这些问题,尤其是IToF技术。 一个ITOF模组由传感器、光源、镜头及滤波片还有驱动以及处理电路构成。以连续波调制的CW-IToF为例,先由ToF相机获取深度图,接着进行一系列的补偿和校正处理,比如Wiggling校正、FPPN校正和温度校正等等,随后进行深度滤波与点云变换,最终获得3D数据。
但IToF也并非毫无缺点,在生成信息的过程中,多路径干扰、多设备干扰难以消除,同时环境光噪声、光子散粒噪声乃至传感器的噪声也会产生一定影响。除此之外,VCSEL与驱动IC等引起的电子电路一致性问题也会影响最终的结果。 面对这些挑战,奥比中光推出了IToF感官芯片技术和系统一体化的解决方案。其iToF感光芯片采用了BSI+堆栈式3D堆叠技术,减小了传感器尺寸,充分利用多模组抗干扰技术、环境光干扰抑制技术和双高频率调制光技术,解决了多路径干扰和多设备干扰问题,并通过电子偏置技术确保电路一致性。奥比中光的iToF系统一体化解决方案采用了光学、电子、结构、算法和生产一体化的设计,采用了iToF专用解相位与滤波算法与自校准补偿技术。 那么IToF目前在3D视觉技术中是和地位又有何影响呢?张吉IToF降低了3D感知产品的准入门槛,以便更多玩家进入,加剧竞争。推动3D视觉产品与应用落地的进程,重塑3D视觉的价值链,影响3D视觉产业链的价值分配。 张吉也对3D视觉技术的发展表达了自己的展望,他认为ToF芯片的工艺技术和调制技术将日渐完善,促进芯片尺寸会逐步减小、分辨率逐步提高、抗干扰能力增强。不论是iToF,还是DToF、结构光和双目等3D感知技术都将相互补充、相互促进发展。其次,3D感知的ISP处理技术也将逐渐标准化、芯片化。 而NPU算力的提高将进一步推动3D视觉理解深入,带动端测3D智能设备应用加速落地与普及。与此同时,5G与网络基础设施的完善,我们也开始思考如何将3D视觉数据导入云端,带动3D视觉感知、理解分析应用网络化和“云”化发展。此外,AR/VR、电商、扫地机器人等应用掀起热潮,未来更多的3D纵向行业技术与应用领域或迎来高速发展。
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