三維結構光影像擷取物件幾何資訊 讓機器視覺更精準

  • 劉尚昀
3D量測技術成熟,目前被廣泛用在工業自動化、先進輔助駕駛(ADAS)、手勢感應控制、人臉辨識等領域。法新社

過往業者以機器視覺技術進行智慧分析,多透過2D影像進行演算,但相機鏡頭僅能取得平面色彩畫素(RGB),無法精準取得第三維度(Z軸)資料,以及物件距離座標等幾何資料,以至於無法進行更精密的分析應用。

隨著3D量測技術成熟,已可量測物件三維座標資訊,協助機器在複雜的環境內,可快速辨識場域各量測物件座標,目前該技術被廣泛用在工業自動化、先進輔助駕駛(ADAS)、手勢感應控制、人臉辨識等領域。

3D量測技術包含主動式與被動式兩類,兩者差別在於是否提供輻射能量給量測物件,主動式感測透過由投影儀或紅外線發射器,提供輻射能量給量測物件,再由攝影機或感應器捕捉,輻射能量在物件上呈現樣態,或者反射數據,經此演算出物件立體資訊,常見技術包含時差測距(Time-of-flight)與結構光 (Structured Light);被動式則透過物件依賴量測物件反射周圍自然光方式,直接演算出物件資訊,如立體視覺法(Stereoscopic Systems)。

專精於3D量測攝影機的立普思(LIPS)營運長李德和表示,自駕車與ADAS大量透過機器視覺技術分析行車資訊,傳統2D影像已經無法滿足汽車領域安全需求,關乎行車安全輔助功能即須使用3D影像量測,例如碰撞警示、駕駛臉部辨識、駕駛疲勞監控,需要更精密資訊,避免誤判或者錯誤警告造成使用者困擾,目前市面上幾種機器視覺ADAS解決方案中,以色列公司Mobileye採用雙鏡頭視覺感測(Stereo Vision)建構物件資訊。

在工業領域部分,3D量測技術應用也十分廣泛,過往機械手臂僅能做單純重複動作,但如果與3D量測結合,宛如給了機器人安裝一副眼睛,讓手臂能執行更複雜且精密的動作。

所羅門的3D視覺模組可以搭配機器手臂,讓手臂在複雜生產線上揀取設定的物件。所羅門表示,該透系統主要透過3D結構光測量系統獲得量測物件立體資訊後,經由後端運算分析後,將生產線上物件成形,機械手臂掌握物件座標與深度,即可完成精密工作。

所羅門解釋,整套模組上的結構光系統是一組由投影儀和攝像頭組成,投影儀投射光線到到物體表面與背景後,經由由攝影機取得物體上光源成像,因光線會因物體高度與起伏不同變化,系統即經此來計算物體的立體座標和深度,並進一步建構整個三維空間資訊。

所羅門表示,當機械手臂取得物件詳細資訊後,即可執行複雜的工作,例如所羅門推出的機器人自動穿鞋帶機,即透過3D視覺模組辨識鞋帶洞口位置,再導引協作機器人將鞋帶精準穿入鞋洞。