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          從2D到3D 變革中的機器視覺

          2019-09-17 08:42:15來源:高工機器人網(wǎng) 關(guān)鍵詞:機器視覺閱讀量:24651

          導(dǎo)讀:在過去幾年里,3D視覺概念迭出,大量資本涌入這個賽道,新進企業(yè)眾多。3D視覺的興起,讓此前被國外巨頭占據(jù)的機器視覺市場有了更大的想象空間,也讓國產(chǎn)機器視覺企業(yè)看到了希望。
            業(yè)界都說3D視覺的出現(xiàn),是繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、靜態(tài)圖像到動態(tài)影像后的第四次視覺革命。
           
            在過去幾年里,3D視覺概念迭出,大量資本涌入這個賽道,新進企業(yè)眾多。3D視覺的興起,讓此前被國外巨頭占據(jù)的機器視覺市場有了更大的想象空間,也讓國產(chǎn)機器視覺企業(yè)看到了希望。
           
            業(yè)內(nèi)人士普遍認為,3D視覺在工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)值和產(chǎn)出,可能要遠遠大于消費領(lǐng)域,但因為滲透率很低,推進速度不夠快,當前3D工業(yè)相機的規(guī)模在幾億美金區(qū)間,設(shè)備和軟件在20億美金水平,但行業(yè)市場有50倍以上的滲透率增長空間。
           
            從2D視覺到3D視覺
           
            這兩年,國內(nèi)興起了一批以3D視覺研發(fā)為主的企業(yè),比如今年1月份才注冊的深淺優(yōu)視,7月份就出了樣機,目前,深淺優(yōu)視的代產(chǎn)品正在和3C電子、注塑、PCB等行業(yè)的一些頭部客戶進行實測。
           
            在深淺優(yōu)視CEO周劍看來,目前是國內(nèi)3D視覺創(chuàng)業(yè)公司發(fā)展有利的時候。“以前工業(yè)相機市場,一些行業(yè)巨頭產(chǎn)品穩(wěn)定可靠,技術(shù)底蘊深厚,訂單多到接不過來,而給小企業(yè)的機會少?,F(xiàn)在面臨從2D到3D的變革,再加上訂單減少的情況下,制造企業(yè)計算payback時會更加嚴謹,同時也會考慮培育更多的國內(nèi)供應(yīng)鏈,給初創(chuàng)企業(yè)一些試錯的機會。”
           
            事實上,從2D到3D的變革,這是一個自然發(fā)生的事情。鑒微科技銷售總監(jiān)蘇耘德認為,未來三年,2D應(yīng)用領(lǐng)域會開始轉(zhuǎn)向3D應(yīng)用領(lǐng)域,這將是非常龐大的市場需求量。
           
            而在工業(yè)應(yīng)用場景中,3D視覺的出現(xiàn)正是硬迎合了機器人向智能化進階的趨勢。“過去工業(yè)生產(chǎn)采用的機械臂都是盲取,閉著眼睛照著設(shè)定好的路徑加工,沒有更高階的智慧判斷?,F(xiàn)在采用3D視覺后,就可以在更復(fù)雜的環(huán)境里更的夾取物件。”
           
            深慧視CEO呂聰奕認為,近兩年3D機器視覺需求的爆發(fā)有著深刻的產(chǎn)業(yè)背景和原因,首先,是從“機器換人”到“人機協(xié)作”,過去十年以來,工業(yè)機器人在沿海地區(qū)制造企業(yè)得到了廣泛的部署,這是協(xié)作類機器視覺產(chǎn)生的基礎(chǔ);其次,是C2M的訂單組織方式變革客觀上要求生產(chǎn)線的部署更加柔性,工序的來料、生產(chǎn)、質(zhì)檢的自動化彈性更強,這些加速了3D機器視覺在制造業(yè)的規(guī)?;瘧?yīng)用;另外,是國內(nèi)勞動力成本的上漲趨勢導(dǎo)致用工荒已經(jīng)從普通藍領(lǐng)工人群體延伸到一部分質(zhì)檢為代表的高技術(shù)工人群體,這對于機器視覺檢測提出了更高的要求。
           
            2D視覺 VS 3D視覺
           
            在3D視覺興起之后,選擇2D視覺還是3D視覺,成為一個有爭議的問題。
           
            有業(yè)內(nèi)人士表示,3D視覺將全面替代2D視覺;但也有觀點認為,3D視覺價格高,在可以應(yīng)用2D視覺的場合,沒有必要用3D視覺;當然還有第三方觀點認為,2D視覺和3D視覺可以融合應(yīng)用。
           
            圖漾科技CEO費浙平表示,3D的應(yīng)用機會只能來自于2D做不到或者做不好的場景,就具體技術(shù)角度而言,2D顏色和3D幾何數(shù)據(jù)的采集是從兩個不同的物理通道進行的。
           
            “3D視覺無可替代的關(guān)鍵點在于幾何數(shù)據(jù)的采集和利用,在傳統(tǒng)的圖像顏色信息之外增加了額外的空間維度,定性而言,在傳感器的數(shù)據(jù)采集層面就同人的視覺系統(tǒng)持平了,往后如果機器視覺的人工智能能力再不如人的話,就只能歸咎于數(shù)據(jù)質(zhì)量和機器的聰明程度了。”
           
            舉幾個例子,如果要測量某些物體的相對尺寸比例,2D視覺可以勝任,但如果要測量物體幾何尺寸的話,那3D視覺將是選項;在工業(yè)自動化中,如果能夠保證目標物體的有序平鋪,2D視覺通常能夠做得又快又好又經(jīng)濟,但如果目標物體是無序的話,則必須有3D視覺加持。
           
            2D視覺比3D視覺便宜這么多,為什么在抓取中不使用2D視覺呢?呂聰奕表示,在料筐多層的情況下,用2D視覺很難地引導(dǎo)機器人末端接近物體,或者說很難直接用平面信息引導(dǎo)機器人末端準確抓取物體,3D視覺在這種多種維度的情形下,抓取物體可以保證更高的準確性。”
           
            但呂聰奕并不主張完全放棄2D視覺。深慧視用2D視覺和3D視覺結(jié)合機器人所做的案例已經(jīng)應(yīng)用在聯(lián)想的產(chǎn)線上進行檢測,機器人末端配置2D相機,用來對服務(wù)器表面的一系列字符和二維碼做識別,判斷是否貼錯和有瑕疵,3D視覺主要安裝在上方,對產(chǎn)品進行定位從而確認機器人的走位,引導(dǎo)機器人的動作。“未來在工廠應(yīng)用中,與機器人的結(jié)合下,光有3D視覺不一定能夠解決所有的問題,而2D視覺和3D視覺結(jié)合使用會是比較的解決方案。”呂聰奕說。
           
            3D視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
           
            雖然,3D視覺正在多個領(lǐng)域中實現(xiàn)落地,但整體而言,3D視覺目前還處于早期,落地場景都還比較分散,只能算是有了一些點的突破,還談不上線和面的普及。
           
            當前市面上主流的3D視覺技術(shù)有三種:雙目視覺、飛行時間(ToF)和結(jié)構(gòu)光。工業(yè)領(lǐng)域基本上都是采用“雙目+結(jié)構(gòu)光”的方案,其中的結(jié)構(gòu)光又有動態(tài)結(jié)構(gòu)光和靜態(tài)結(jié)構(gòu)光的差別。
           
            “在工業(yè)檢測領(lǐng)域,尤其是需要0.1mm以下的超高精度場景里,動態(tài)結(jié)構(gòu)光的靜態(tài)拍攝方法目前是合理選項,而在大量的普及化應(yīng)用場景中,靜態(tài)結(jié)構(gòu)光產(chǎn)品將是*。”費浙平說。圖漾科技采用的技術(shù)方案正是屬于雙目結(jié)構(gòu)光路線,但是在結(jié)構(gòu)光設(shè)計和物理實現(xiàn)方法上面做了很多創(chuàng)新,針對不同產(chǎn)品規(guī)格,采用了靜態(tài)散斑結(jié)構(gòu)光、多模態(tài)組合結(jié)構(gòu)光、動態(tài)結(jié)構(gòu)光等以實現(xiàn)多種不同規(guī)格和價格的完整產(chǎn)品線。
           
            在工業(yè)檢測和測量應(yīng)用中,目前常見的是兩種產(chǎn)品,一是激光線掃描相機、二是雙目動態(tài)結(jié)構(gòu)光。這兩種方案在原理上能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的視覺測量,常見精度范圍為0.1~0.01mm甚至更高,但是量程通常很小(幾厘米到幾十厘米)、體積功耗非常大、對工況條件要求比較高、價格奇高,目前在工業(yè)檢測和自動分揀中有局部應(yīng)用,平均價格超過1萬美金。
           
            當前,影響3D視覺在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的還有一個因素就是價格。費浙平認為,即使需求成熟了,一個產(chǎn)品的價格沒達到一個合適的“甜蜜點”的話,應(yīng)用普及的速度也上不來,尤其在國內(nèi)市場。而他認為的“甜蜜點”應(yīng)該是1年,必須要讓終用戶看到后有兩眼發(fā)光、拍腦袋就上的沖動。
           
            具體來說,根據(jù)不同的場景需求和產(chǎn)品規(guī)格,他認為產(chǎn)品價格要控制在2000~20000人民幣之間,包含3D工業(yè)相機和軟件算法的完整方案、軟硬價都滿足工業(yè)級成熟穩(wěn)定可靠性要求,且軟件要做到優(yōu)化,能在普通工控機上運行,不能動輒就用到GPU,計算單元也是成本大頭。當然這里不包括差異化的非標定制和服務(wù)。
           
            目前,融合深度學(xué)習(xí)的3D機器視覺在檢測領(lǐng)域的應(yīng)用正在成為一種趨勢。周劍表示,深度學(xué)習(xí)解決了大量數(shù)據(jù)的篩選問題,這在以前(包括當下絕大部分)是完全依賴人工,甚至無法解決的難題。
           
            但他也坦言,雖然深度學(xué)習(xí)就像一個工具一樣,具備解決很多實際問題的能力。但工具往往也是萬不能工具,怎么利用好這個工具對一些具體場景進行處理是需要繼續(xù)試錯的。
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