★ 3D 攝影機簡介

這就是未來嗎？具有即時檢視功能的新型 3D 攝影機

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什麼是 3D 攝影機？

近年來，3D 攝影機越來越多地用於電腦視覺應用。在今天，機器人、自動駕駛、品質檢查等領域，受益於不同類型的 3D 感應技術的可用性。利用此類感測器提供的額外資料，可以在檢測和辨識、姿勢估計、 3D 重建等任務上獲得更好的效能。這篇部落格報導概述了市場上最常見的 3D 感測技術，及其生成 3D 資料的基本機制。

數位（彩色）攝影機捕捉透過一個，被稱為孔徑進入光學系統的光線。在內部，光感測器的網格（或陣列）在被入射光擊中時，返回每個感測器的電流。不同的當前水準被組合成代表光的複合資料模式，最終用三個不同的通道編碼，稱為 RGB（紅色、綠色、藍色）。

3D 攝影機\相機提供與可見性範圍內的物體相關的 3D 資料。其中一些對（每個畫素）物體的距離（深度）進行編碼，而另一些則輸出 3D 座標。在某些情況下，顏色資訊可以附加到它上面，以獲取通常被稱為 RGBD 或 RGBXYZ 的資料。然而，這通常需要兩個攝影機\相機 —— 一個輸出顏色，一個輸出 3D 資料 —— 它們是同步和校準的（即它們之間的旋轉翻譯是已知的，以及鏡頭失真參數）。

最常見的技術是什麼？

目前市場上的大多數攝影機都圍繞著四種主要的 3D 感測技術：

立體視覺 Stereo vision

立體視覺遵循與人類眼睛相同的功能原理。兩個攝影機在給定距離（稱為基線）上彼此相鄰放置，並同時觸發。這導致兩個影像（左和右），其中可以看到相同的物件。點對點對應是在兩個影像之間計算的。鑑於相機和鏡頭失真參數之間的旋轉轉換，可以對點對點對應進行三角測量，以獲得 3D 空間中的相應位置。(中國將 Stereo vision 譯作立體聲視覺完全大錯特錯)

立體視覺的基本原則

這項技術的優點是實施成本非常低，因為大多數現成的攝影機\相機都可以使用。在選擇點對應搭配演算法方面，它也很靈活，這反過來可以提供或多或少準確的資料。

然而，計算快速準確的點對點對應，是一個具有挑戰性的問題，深度估計誤差，隨著與攝影機\相機的距離（假設是針孔攝影機模式）的距離而二次增加。此外，為了恢復點對點對應，物件需要紋理化，這並不總是現實世界中的良好假設。

該類別中一些流行的攝影機是 FLIR 系統的大黃蜂系列、StereoLabs 的ZED、Nerian Vision Technologies 的 Karmin 等。

飛行時間（ToF）

飛行時間使用在攝影機和物體之間傳播的人造光訊號（由雷射或 LED 提供）。這項技術測量了光傳播到物體，並反射物體所需的時間，以估計距離。

飛行時間（ToF）的基本原則

一般來說，它們提供更密集的 3D 資料（與立體視覺相比），同時以更大的幀速率執行。與立體攝影機相比，它們也更容易配置，因為不需要點對應比對。

然而，這項技術的一些侷限性，包括相對較低的解析度，和對物體材料的反射特性的敏感性。因此，通常使用透明或高反射的物體獲得次優結果。

該類別中的一些流行攝影機是 SoftKinetic 的 DepthSense、微軟的 Kinect、Creative Labs 的 Senz3D、LUCID Vision Labs 的 Helios 等。

結構化光 Structured light

結構化光攝影機將已知模式投射到位於視野內的物體上，並透過分析其投影的變形獲得 3D 資料。

這種攝影機通常提供比近距離立體視覺攝影機更好的品質，因為圖案的投影提供了點對點，對應比對所需的清晰、預定義的紋理。

然而，由於對應比對仍然是一項昂貴的操作，與其他攝影機（如 ToF）相比，它們通常以較低的幀速率執行，並需要調整比對參數。

該類別中的一些流行攝影機是英特爾的 RealSense 系列和 IDS Imaging 的 Ensenso。

雷射三角測量

雷射三角測量技術使用二維攝影機和雷射光源。後者在視野中的物體上投射一條線，其投影在物體表面的曲率下變形。使用二維攝影機，確定多張影像中，線條的位置座標，從而可以計算物體與雷射光源之間的距離。

雷射三角測量的基本原則

與其他 3D 感應技術相比，雷射三角測量具有多種優勢。它提供了高品質的資料，沒有太多的計算負擔。此外，雷射器相對便宜，壽命非常長，可以涵蓋廣泛的材料特性。

然而，由於需要掃描物件，該過程可能很慢，因此對即時應用來說不切實際。

我應該在我的專案中使用哪個攝影機？

沒有適合所有專案的單一 3D 感應技術。它們中的每一個或多或少，對不同的物體表面屬性，或照明條件的變化都強化 3D 效果，提供更密集或更稀疏的 3D 資料，以不同的速度等操作，使其或多或少對手頭的任務有吸引力。

為了能夠決定正確的技術，需要先回答以下問題：

對於涉及 3D 座標/長度測量的應用案例，即高精度很重要且物體在相對較小的工作距離範圍內，立體視覺和結構光感測器通常是不錯的選擇。缺點是，獲得高解析度資料是以高計算成本（因此成本低幀率）為代價的。此外，搭配演算法的參數可能難以配置，需要根據環境（照明條件、材料屬性等）進行調整。

飛行時間攝影機通常用於自主機器人（即室內導航）或托盤任務等設定，在這種環境中，精度可能會受到損害以換取速度。它們通常比立體/結構光攝影機更容易配置，也比立體/結構光攝影機便宜，但也對物體的反射率特性更敏感。

雷射三角測量通常是品質控制，或座標/長度測量等應用的良好選擇，即使對於低對比度物體，也需要高精度資料。這是以速度為代價的，因為掃描過程需要停止才能記錄雷射線的變化。

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