服务咨询:

4009660626

彩客网手机版的产品中心

 

3d相机

彩客网首页的版权所有© 深圳市深视智能科技有限公司      

  • gf
  • 在线客服:
    0755-2965 5425

  • gf
  • 售前咨询:2850370855 裘小姐
    销售部:2850370850 张先生

  • gf

新闻资讯

 

公司新闻

行业动态

产品知识

 

 

彩客网下载的服务支持

 

用户手册

彩客网下载的技术支持

资料下载

 

 

关注深视

新闻资讯

news

资讯详情

机器视觉的发展关键:深度感应和3d传感技术-彩客网手机版

浏览量
【摘要】:

什么是人类视觉能做到而计算机视觉所不能的?人类从三个维度感知世界,而深度传感器是实现更高级别机器视觉并释放自动驾驶功能的关键。

在传感技术最新发展的助力之下,越来越多的机器被赋予了感知、行动及与环境交互的能力。ee times europe团队对当前3d视觉格局进行了研究,以期更清晰地了解其市场驱动因素、元器件供应商面临的机遇和挑战,以及实现更高级别深度敏感度的新兴技术。

往纵深发展

根据 yole développement 的数据,在模块层面,3d 传感市场目前市值为 68亿美元,将以 15% 的复合年增长率增长,到 2026 年预计达到 150 亿美元。

“由于华为被禁,而且安卓阵营事实上放弃了3d传感技术,因此在移动和消费这类主要驱动市场的增长将有暂时的中断,”yole développement 光学和传感部门首席分析师pierre cambou告诉ee times europe。但另一方面,他又补充道,“苹果通过在 ipad 和 iphone 中添加lidar 传感器又加速了这一趋势。”

3d在汽车领域的应用也在加速。lidar 传感器和座舱内 3d 摄像头越来越多地被采用,“我们对汽车市场的 3d 传感发展非常乐观,未来五年其市值应该会翻四倍。”(如图1)

 

截至目前,较为流行的3d成像技术包括立体视觉、结构光和飞行时间(tof)。

cambou指出,立体视觉在10米以外的远程传感应用中表现极佳,例如大疆等公司提供的消费级无人机和梅赛德斯、捷豹和斯巴鲁等车型中的前视adas 摄像头。

结构光技术一直是1米以内短距离传感的首选方案。典型应用案例如苹果iphone将其用于前置面部识别。该技术也用于某些工业应用中,如被photoneo等公司采用。

cambou还提到,tof系统主要用于中程测距,目前主要有两种方法。一种是间接 tof,2019 年和 2020 年,间接 tof 被应用于来自华为、三星和 lg 等厂商的android 手机的背面,主要用于拍照。另一种是直接tof,苹果在其最先进的智能手机中采用了直接tof方法。cambou 指出,“直接tof是lidar 中已经采用的技术(如velodyne、innoviz、ibeo、hesai 和 robosense等公司的产品),但最终可能会在接收侧使用矩阵形传感器。这类传感器由于来自自动驾驶市场的激励,正在取得进展。”

eels 还是 vcsels?

lidar 技术捕捉整个场景的能力使其在机器视觉应用中极具价值。获取三维点云最常用的两种系统为闪光lidar和扫描lidar。ams-osram全球营销经理 matthias hoenig 表示,在扫描 lidar 系统中,聚焦脉冲激光束通过机械旋转镜或微机电系统 (mems) 镜定向到某个小的立体角。由于高功率激光束可以被控制发射到很小的立体角,因此与使用 3d 闪光系统可达到的距离相比,使用光学功率器件可达到的距离要远得多。“边缘发射激光器 [eel] 是这种系统架构的理想产品,它通过一个很小的发射区域在极小空间内提供大量的光,因此在功率和射程方面均表现出色。”hoenig指出。

现在已成为ams子公司的欧司朗宣布,随着封装温度在应用过程中上升,其激光器在波导稳定性方面最近取得了不少进展,该公司目前正在探索面向lidar 应用的具有更多波长的产品。

yole 预测,就激光二极管而言,eel是目前最大的市场机会,但垂直腔面发射激光器 (vcsel) 将会在未来迅速赶上。vcsel可以将红外 led 的高功率密度和简单封装优点与激光器的光谱宽度和速度结合起来。

“这项技术的优势包括出色的光束质量、简单的设计和小尺寸,这也解释了 vcsel市场增长的原因,”hoenig说。“虽然它们比 eel 发射器需要更多的板载空间,但在某些应用领域又具有优势。”他解释到,例如,vcsel所具有的辐射特性使其尤其适用于闪光 lidar 系统以及工业应用(如机器人和物流车辆等)中的主动立体视觉。

至于vcsel相关的技术挑战,hoenig 表示,ams-osram 正在研究更高的光输出。继2018 年收购 vixar 之后,欧司朗相继展示了比单结 vcsel 效率更高、速度更快的双结和三结vcsel技术。在今年的美国西部光电展(photonics west)上,又推出了基于多结技术的 powerboost vcsel 产品组合。该公司表示,他们还在探索改善散热的各种方法,例如,从顶部发射组件改为底部发射组件。

ams-osram高级营销经理 lei tu 表示,所有常见的 3d 传感方法都依赖于各种系统构建模块之间的顺畅交互。通常,这些系统由光源、特殊光学器件、检测器和相应处理检测信号的下游软件组成。她还说,未来,“对ams-osram这样的元件制造商来说,重点将在以最佳方式满足客户的要求。这包括组件的小型化、光学性能和使用寿命的优化,当然还有易用性。” tu补充道,有些客户喜欢“现成的即插即用彩客网下载的解决方案”,而另一些客户则更倾向于自己组装单个元件,或借助第三方将它们组装成完整的彩客网下载的解决方案。

用于盲点检测的深度和侧面感应

深度感知是指从三个维度看物体并测量物体距离的能力。lidar无疑充当了自动驾驶汽车的眼睛,许多汽车制造商都利用它来构建车辆周围环境的 3d 地图。不过,开发工作主要还是集中在具有较长检测范围(超过 200 米)但视野相对狭窄(约 20°至30°)的前置 lidar 系统。

2019年从德国fraunhofer硅技术研究所 (isit) 独立出来的oqmented 公司正在努力改变这种状况。该公司表示,他们已开发出一种 mems 镜技术,可以使侧面 lidar 具有 180°视野。

oqmented 创始人兼董事总经理 ulrich hofmann 表示,“侧视 lidar 系统主要针对短距离”盲点检测。盲点检测是一项重要的安全功能,它使短距离侧扫系统“比远视系统更有意义”。例如,“在进入一个十字路口时,您需要这些lidar观察系统在短距离范围进行观察,因为这种环境中的行人、骑自行车的人和汽车都很多,很容易混乱并发生意外。出于这个原因,不仅在广角上有清晰的视角很重要,较高的横向分辨率也很重要,它可以区分不同的物体,包括静态和移动的物体。”

与平面玻璃盖不同,oqmented 在其 mems 镜器件顶部放置了一个曲面玻璃盖,用来实现激光束出入的封装,并实现 180°激光扫描。(见图2)hofmann称,这种bubble mems专利技术不仅提供了“密封真空封装和保护”,可以免受环境污染物的影响,而且还确保了激光束成功地传入和传出封装,因为激光束与玻璃的角度始终垂直。而使用平面玻璃盖时,情况就并非总是理想了。当扫描角度较大时,部分光线会在盖子处反射回封装中。hofmann指出,这对于任何类型的lidar 彩客网下载的解决方案都是不可接受的。

 

更接近数据源

图像传感器会生成大量的数据。尽管目前大部分处理都在云端或中央处理单元完成,但其发展趋势是使计算更接近数据源,并将智能因素嵌入传感器内部或附近。

yole 公司的 cambou 表示,通常情况下,数据采用h264技术压缩,这意味着它可以通过 100 mbps 的带宽传输。“但在传感领域,数据流通常要大 10 到 100 倍——典型机器视觉数据流可达到1 gbps ——而且,如果同时使用 10 个摄像头,则很快会达到 10 gbps 甚至更高。由于cpu 不堪重负,靠近传感器进行数据处理的必要性越来越大。如果需要,所有预处理、清理和 ai 增强都必须在更靠近传感器的位置进行,以减轻 cpu 的负担。”

但是,目前还几乎没有计算能够在传感器本身进行,因为这会产生热量,cambou指出。

前景展望

图像传感器是推动自动驾驶的一个关键因素,但却不能无限制地添加;因为它所需要的计算能力也会激增。yole的分析师表示,有一种彩客网下载的解决方案是提高数据质量。“但如果真的想解决自动驾驶问题,我们很快就会需要更多样化的彩客网下载的解决方案。”

新技术不断涌现,用以提高灵敏度并构建可以看得更清楚的机器。cambou 指出了两个方向:神经拟态感知,即每个像素都充当神经元并嵌入一定程度的智能;以及量子成像,即单独检测每个光子。

总部位于法国的神经拟态初创公司 prophesee 推出了基于事件的工业级视觉传感器:第三代 metavision 传感器。prophesee 产品营销和创新总监 simone lavizzari 表示:“如果将metavision 传感器与 vcsel 投影仪或其它可以投射合适图案的投影仪结合使用,就可以实现基于事件的结构光传感器。” 也就是说,当今最先进的深度传感技术在曝光时间、精确度和稳健性之间取得了平衡。

lavizzari 说,将 ir 投影仪与 prophesee 的 metavision 传感器相结合,可为每个独立像素提供快速响应时间,进而允许直接在传感器内部进行时间模式识别和提取。“如果采用基于事件的传感器来做结构光,响应会非常快。我们可以将扫描时间提高 50 倍,只需1 毫秒就能获得完整的 3d 扫描,而传统基于帧的方法则需要10 到 33 毫秒。”其精确度也是最高标准的,但“软件复杂度已降至最低,因为不需要在后处理中做匹配工作。”

匹配不是在事件发生后在帧上完成,而是在传感器级逐个像素完成。lavizzari说,其中一个优势是,“它没有运动模糊,因为可以非常快速地捕获点云,而且与户外应用兼容。” 超快脉冲检测不仅可以提高功率,同时还能保持该技术的人眼安全等级。

在量子成像方面,cambou 提到了 gigajot technology 的 quanta image sensors (qis),这是一款具有光子计数能力的单光子图像传感器。gigajot是一家总部位于美国加州的初创公司,他们声称可以每帧每像素 1个光子的光子级别从一系列帧中重建动态场景。

暂时没有内容信息显示
请先在网站后台添加数据记录。