SoftKinetic 3D Vision Technology
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來源： 超多維SuperD
蘋果將在新一代產品iPhone 8上，使用前置3D深度攝影機的消息，讓3D深度攝影機的概念，進入了普通大眾的視野。
實際上，未來眾多先進領域的應用，將越來越依賴深度攝影機，比如VR、機器人、安全監控、自動駕駛等，這也是為什麼國際巨頭都在佈局於此的原因。
日前華為在其中國首都北京發佈榮耀V9，是業內首款3D建模手機，用戶可以通過雷射對焦獲得人臉數據，透過算法構建人像3D模型，進而透過預裝的APP，鏈接3D列印平台的各類消費需求。
目前，3D深度攝影機已經度過技術基礎期，方向明確，將進入3－5年的成長期，未來將掀起3D傳感器的浪潮。在這項技術引發革命前，我們先來簡要瞭解一下。
什麼是3D深度攝影機？
3D深度攝影機與普通攝影機的區別在於，除了能夠獲取平面圖像，還可以獲得拍攝對象的深度資訊，也就是三維的位置和尺寸資訊，於是整個計算系統就獲得了環境和對象的三維立體數據，這些資訊可以用在人體跟蹤、三維重建、人機交互、SLAM等領域。
深度攝影機具備以下優點：
1）相對二維圖像，可透過距離資訊，獲取物體之間更加豐富的位置關係，即區分前景與後景；
2）深度資訊依舊可以完成對目標圖像的分割、標記、辨識、跟蹤等傳統應用；
3）經過進一步深化處理，可以完成三維建模等應用；
4）能夠快速完成對目標的辨識與追蹤；
5）主要配件成本相對低廉，包括CCD和普通 LED 等，對今後的普及化生產及使用有利；
6）借助 CMOS 的特性，可獲取大量數據及資訊，對複雜物體的姿態判斷極為有效，無需掃描設備輔助工作。
3D深度攝影機採用的主流視覺技術
根據硬體實現方式的不同，目前行業內所採用的主流3D視覺技術有三種：結構光技術、飛行時間法（ToF）、雙目多角立體成像。
1）結構光（Structure Light）
通過雷射的折射，以及算法計算出物體的位置和深度資訊，進而復原整個三維空間。
結構光的代表產品，有微軟的Kinect一代。透過發射特定圖形的散斑或者點陣的雷射紅外線圖案，當被測物體反射這些圖案，透過攝影機捕捉到這些反射回來的圖案，計算上面散斑或者點的大小，跟原始散斑或者點的尺寸做對比，從而測算出被測物體到攝影機之間的距離。
目前是業界比較成熟的深度檢測方案，很多的雷射雷達和3D掃描技術，都是採用的結構光方案。
不過由於以折射光的落點位移來計算位置，這種技術不能計算出精確的深度資訊，對辨識的距離也有嚴格的要求。而且容易受到環境光線的干擾，強光下不適合，響應也比較慢。
典型的結構光方案包括：PrimeSense（微軟Kinect1代）、英特爾RealSense（前置方案）。
2）飛行時間法（TIme of Flight）
TOF系統是一種光雷達 （LIDAR） 系統，可從發射極向對象發射光脈衝，接收器則可透過計算光脈衝，從發射器到對象，再以像素格式返回到接收器的運行時間，來確定被測量對象的距離。
TOF系統可同時獲得整個場景，確定3D範圍影像。利用測量得到的對象坐標，可創建3D影像，並可用於機器人、製造、醫療技術，以及數位攝影等領域的設備控制。
TOF方案的優點在於響應速度快，深度資訊精度高，不容易受環境光線干擾，這些優點使其成為行動端，手勢辨識最被看好的方案。代表廠商有微軟（Kinect2代）、意法半導體、英飛凌、德州儀器等。
3）雙目多角立體成像（MulTI－camera）
現在手勢辨識領域的佼佼者Leap MoTion，使用的就是這種技術。它使用兩個或者兩個以上的攝影機，同時採集圖像，透過比對這些不同攝影機，在同一時刻獲得的圖像的差別，使用算法來計算深度資訊，從而多角三維成像。
Leap MoTion方案使用2個攝影機，獲得左右立體影像，該影像有些輕微偏移，與人眼同序。電腦透過比較這兩個影像，就可獲得對應於影像中物體位移的不同影像。該不同影像或地圖，可以是彩色的，也可以為灰階，具體取決於特定系統的需求。
雙目多角立體成像方案的優點，在於不容易受到環境光線的干擾，適合室外環境，滿足7＊24小時的長時間工作要求，不易損壞。缺點是昏暗環境、特徵不明顯時不適合，目前應用在智慧安全監控、機器人視覺、物流檢測等領域。
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