展望成像系统的未来

使用 LiDAR 增强传统机器视觉以提高应用程序和系统的能力

作为人类，我们有幸拥有非凡的生物传感器，例如我们的眼睛和耳朵，以及我们大脑形式的令人难以置信的处理器。那些创建机器视觉系统的人开始尝试使用在视觉光谱中运行的成像传感器以及人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术来提供对象检测和识别功能来复制我们的人类能力。通过使用双传感器提供双目视觉和深度感知，可以进一步提高这些系统的熟练程度。

问题在于，尽管传统的机器视觉系统非常出色，但它们也存在与人眼相同的问题，例如受限于可见光谱，以及在低光和恶劣天气条件下（例如下雨、雪和雾。想象一下如果这些机器视觉系统能够克服这些限制的可能性。在这里，我们将探讨与传统成像系统相关的挑战，以及针对未来成像应用（例如人员跟踪、体积测量、机器人技术等）的解决方案。

传统成像系统的问题

传统和热传感器的一个缺点是，它们在确定距离和跟踪多个运动中的物体时并不是非常有效，因为它们在彼此前面或后面经过。克服此限制的一种选择是使用一个或多个光检测和测距（也称为激光成像、检测和测距 (LiDAR) 传感器）来增强传统和热成像传感器。

传统成像系统被归类为无源成像系统，因为它们可以检测来自外界的任何电磁能量，例如可见光或红外线。相比之下，LiDAR 被归类为主动遥感系统，因为它使用快速发射的激光产生光。LiDAR 系统测量发射光传播到它前面的任何物体并再次返回所需的时间。这些时间用于计算行进的距离。

与标准成像系统创建 2D 像素阵列（图片元素）的方式大致相同，LiDAR 成像系统创建 3D 体素阵列（体积元素）。LiDAR 使用的窄激光束可以以非常高的分辨率检测和映射物理特征。事实上，在需要高分辨率和高精度深度数据的应用中，LiDAR 的性能明显优于标准立体深度相机。

根据目标应用，设计人员可以将 AI/ML 系统与各种传感器组合结合使用，包括：

提供物体检测和识别的传统图像传感器

用于扩展可观测光谱的热图像传感器

LiDAR 传感器提供高度准确的测量、运动和跟踪功能

让我们看一个可能的用例。考虑 COVID-19 大流行。感染冠状病毒的人的一个症状是体温升高。设计人员可以使用热传感器和 LiDAR 传感器增强传统的机器视觉系统，以检测机场旅客休息室等环境中的潜在载体。

介绍英特尔®实感™ LiDAR 摄像头L515

英特尔的实感技术提供了多种基于视觉的解决方案，旨在让您的设计能够理解 3D 世界。该系列的最新成员是Intel ® RealSense ™ LiDAR Camera L515（图 1），它拥有世界上最小（直径 61 毫米，深度 26 毫米）和最节能的高分辨率 LiDAR 的权利，能够每秒捕获数千万个体素。

图 1：英特尔®实感™ LiDAR 摄像头L515的直径小于网球。（来源：英特尔）

L515 基于专为室内应用设计的革命性固态 LiDAR 深度技术，非常适合需要高分辨率和高精度深度数据的应用。L515 的检测范围为 0.25 米至 9 米，每秒提供超过 2300 万个精确体素，深度分辨率为 1024 x 768，每秒 30 帧 (fps)。对于需要结合传统机器视觉和 LiDAR 的应用，L515 还具有全高清 (FHD) RGB 视频摄像头传感器，以及 MEMS 加速度计和 MEMS 陀螺仪等附加传感器（图 2）。

图 2：英特尔®实感™ LiDAR 摄像头 L515 的分解图（来源：英特尔）

此外，L515 拥有一个内部视觉处理器，可以执行运动模糊伪影减少等任务，从而从主机处理器卸载此类任务。轻巧的 L515 功耗不到 3.5 瓦，使其成为市场上世界上最节能的高分辨率 LiDAR 相机。小尺寸和低功耗的结合使 L515 成为手持产品和小型自主机器人应用的理想选择。

如果您有兴趣在自己的设计中利用 L515，英特尔的开源实感软件开发套件 (SDK) 2.0 是跨平台和独立于操作系统的。除了 Windows、Linux 和 Android，您还可以在 Jetson TX2、Raspberry Pi 3 和 macOS 平台上安装 SDK 2.0。

L515 使用与所有其他当前一代实感技术系列设备相同的 SDK，从而允许从英特尔的任何其他 3D 相机轻松过渡。这里的想法是开发一次，然后部署到任何当前或未来的英特尔实感深度设备上。我们当中有谁会反对这样的哲学呢？

探索可能性

L515 的潜在应用会让任何设计人员头疼。LiDAR 传统上与自动驾驶汽车和其他户外应用相关联，但 L515 打开了各种可能性的闸门，包括人员跟踪、体积测量、机器人技术、3D 扫描等等。通过将热成像技术与 LiDar 技术相结合，设计人员可以克服与传统成像系统相关的常见限制。  

你呢？您可以设想使用英特尔®实感™激光雷达摄像头L515部署哪些类型的系统？

审核编辑 黄昊宇