Dərinlik hiss edən kameralar nədir? Dərinlik hiss edən kameraların neçə növü var?

Ənənəvi 2D kameralar yalnız müstəvi, ikiölçülü dünyanı görür. Onlar obyektlərin formasını və rəngini tanıyır, lakin onların fəzada mövqeyini, ölçüsünü və məsafəsini başa düşə bilmir. Bu, bir çox irəli səviyyəli robototexnika və avtomatlaşdırma tətbiqlərinin imkanlarını məhdudlaşdırır. Dərinlik hiss edən kameraların meydana gəlməsi bu vəziyyəti dəyişib. Onlar maşınlara yeni "üçölçülü" qavrayış qabiliyyəti verir və sistemlərin insanlar kimi fəzayı başa düşməsinə imkan yaradır ki, bu da gömrük içi vizual və 3D qavrayış həlləri üçün geniş tətbiq sahəsi açır.

Kamera modulları üzrə məsləhətçi kimi bu məqalə dərinlik hiss edən kamera texnologiyasını, onun əsas növlərini və robototexnikada, lojistikada və AR/VR-də tətbiqlərini ətraflı təhlil edəcək. Mühəndislərin dərinlik hiss edən kameraların necə işlədiyini başa düşmələrinə və layihələri üçün ən məlumatlı seçimi etmələrinə kömək etmək üçün hər bir texnologiyaya xas xüsusiyyətləri araşdıracağıq.

Dərinlik hiss edən kamera nədir və niyə ona ehtiyac var?

Dərinlik hiss edən kamera, həmçinin tez-tez 3D kamera kimi də adlandırılan, sahnədəki hər piksel üçün dərinlik məlumatlarını qeyd edə bilən bir kameradır. O, yalnız ənənəvi RGB şəklini deyil, həmçinin dərinlik xəritəsini və ya nöqtə buludu məlumatlarını da çıxarır. Dərinlik xəritəsindəki hər bir pikselin qiyməti bu nöqtə ilə kamera arasındakı məsafəni göstərir.

3D kameralara ehtiyac var, çünki 2D şəkillər visionda əsas bir problemi – fəza qeyri-müəyyənliyini – həll edə bilmir. 2D kamera kiçik, yaxın obyekti böyük, uzaq obyektdən fərqləndirə bilmir. Bundan əlavə, işıqlandırma dəyişiklikləri, kölgələr və örtülmələr 2D vision sistemlərinin uğursuzluğa uğramasına səbəb ola bilər. Məsələn, kölgədə olan obyekt başqa bir obyekt kimi yanlış tanınacaq və ya ümumiyyətlə aşkar edilməyəcək.

Dərinlik kameraları bu problemi dəqiq məsafə məlumatları təqdim edərək mükəmməl həll edirlər. Onlar maşınlara işıqlandırma, rəng və teksturadan asılı olmayan həndəsi məlumat verirlər. Bu 3D formalı qavrayış imkanı maşınların real dünyanı başa düşməsinə və onunla qarşılıqlı təsir etməsinə imkan verir və gömülü vizual 3D qavrayış həllərinin həyata keçirilməsi üçün əsas yaradır.

Hazırkı dövrdə mövcud olan bütün dərinlik hiss edən texnologiyaları arasında ən populyar və ən çox istifadə olunan üçü aşağıdakılardır:
1. Strukturaltı işıq
2. İşığın uçuş müddəti
2.1 Birbaşa işığın uçuş müddəti (dToF)
2.1.1 LiDAR
2.2 Dolayı işığın uçuş müddəti (iToF)
3. Stereo görüntü

İndi bu dərinlik hiss edən texnologiyaların necə işlədiyinə daha yaxından baxaq.

Dərinlik kameraları üçün üç əsas texnologiya

Dərinlik hiss edən kameraların necə işlədiyini başa düşmək üçün onların arxasındakı əsas dərinlik kamera texnologiyalarını dərindən bilmək vacibdir. Hal-hazırda üç əsas dərinlik kamera texnologiyası mövcuddur.

1. Strukturlaşdırılmış işıq kamerası

Strukturlaşdırılmış işıq kamerası aktiv görüntüləmə texnologiyasıdır. Bu, yüksək güclü infraqırmızı proyektorundan istifadə edərək, minlərlə nöqtədən ibarət müəyyən bir nümunə kimi tanınan işıq nümunəsini sahnəyə layihələndirmək üçün istifadə olunur. Daha sonra bir və ya bir neçə kamera bu nümunənin obyektin səthində yaratdığı deformasiyanı qeyd edir. Bu deformasiyanı hesablayaraq kamera obyektin 3D formasını və məsafəsini müəyyən edə bilir.

Bu texnologiya xüsusilə yaxın məsafələrdə yüksək dəqiqlikli və yüksək həll etməli dərinlik məlumatları təmin edir. Submillimetrik ölçmə qabiliyyəti detalların dəqiq ölçülmesini tələb edən tətbiqlərdə üstünlük təşkil edir. Bununla belə, layihələndirilən işıq ətraf işıqdan (xüsusilə güclü gün işığından) təsirlənə bilər və ölçmə dəqiqliyini azalda bilər. Bundan əlavə, eyni sahədə bir neçə strukturlaşdırılmış işıq kamerası istifadə olunduqda, onların layihələndirilən nümunələri bir-birini pozuna bilər.

2. İşığın uçuş müddəti kamerası

İşığın sabit sürəti prinsipinə əsaslanan uçuş müddəti (ToF) kameraları infraqırmızı işıq yayır və işıq impulsunun kamera sensoruna geri qayıtması üçün tələb olunan müddəti ölçür. Bu zaman fərqi əsasında obyekt ilə kamera arasındakı məsafə dəqiq hesablanır. Bu proses adətən hər piksel üzrə paralel olaraq yerinə yetirilir ki, bu da yüksək kadrlıq dərinlik tutumunu təmin edir.

Məsafənin müəyyənləşdirilməsi üçün istifadə olunan üsula görə ToF iki növə bölünür: birbaşa uçuş müddəti (DToF) və dolayı uçuş müddəti (iToF).

2.1. Birbaşa uçuş müddəti (dToF)

dToF işıq impulsunun yayılmasından geri qayıtmasına qədər keçən uçuş müddətini birbaşa ölçür. Bu, ayrı-ayrı fotonların gəliş vaxtını dəqiq aşkar etmək üçün xüsusi sensorlardan istifadə edir. Bu birbaşa ölçmə üsulu daha uzun ölçmə məsafələri və daha yüksək dəqiqliyə imkan verir.

2.1.1. LiDAR

LiDAR (lazer radarı) dToF texnologiyasının bir növüdür. Adətən, sahədə lazer işığını nöqtə-nöqtə yaymaq və əks olunmuş işığı qəbul etmək üçün lazer skaneri istifadə edir və yüksək dəqiqlikli nöqtə buludu yaradır. LiDAR-in uzun aşkarlama məsafəsi və ətraf işığa qarşı yüksək müqaviməti onu avtonom sürüşmə və robotlar üçün yüksək dəqiqlikli xəritəçəkmə üçün ideal edir.

2.2. Dolayı zamanın uçuşu (iToF)

iToF zamanı birbaşa ölçmür. Bunun əvəzinə, davamlı modulyasiya olunmuş işıq dalğası yayır və əks olunmuş və yayılmış işıq arasındakı faz fərqini ölçür. Bu faz fərqi işığın uçuş müddəti ilə mütənasibdir. iToF sistemləri ümumiyyətlə daha kompakt, az enerji istehlak edir və daha yüksək kadr tezliklərinə nail olur. Onlar qol hərəkətlərinin tanınması və üzün autentifikasiyası kimi qısa məsafəli daxili tətbiqlər üçün uyğundur.

3. Stereo görüntü kamerası

Stereo görüntü kamerası insanın ikili görməsini təqlid edir. Bu sistem eyni sahəni eyni zamanda çəkmək üçün sabit bazis məsafəsində yerləşdirilmiş iki kameradan istifadə edir. Mürəkkəb alqoritmlərdən istifadə edərək sistem iki şəkildə uyğun nöqtələri tapır və triangulyasiya prinsiplərindən istifadə edərək hər bir nöqtənin üçölçülü fəzada mövqeyini hesablayır, bu da dispersiya xəritəsi yaradır.

Bu passiv texnologiya əlavə işıq mənbəyinə ehtiyac duymur; buna görə də açıq havada və kifayət qədər təbii işıq olan mühitlərdə istifadəyə uyğundur. Bu texnologiya obyektin materialından asılı olmayan yüksək həll olunma dərəcəli dərinlik xəritələri təmin edir. Bununla belə, stereo görmə hesablama baxımından çox intensivdir və şəkil uyğunlaşdırılması üçün güclü prosessor tələb edir. Həmçinin bu texnologiya nöqtələrin uyğunlaşdırılması üçün alqoritmin uyğun nöqtələr tapa bilmədiyi tekstursuz sahələrdə (məsələn, ağ divarlarda və ya birmənalı rəngli səthlərdə) problemlər yaşayır.

Dərinlik kameralarının əsas tətbiq sahələri nələrdir?

3D kamerası texnologiyası laboratoriyadan kommersiya istifadəyə keçib və onun müxtəlif imkanları müxtəlif sahələri inqilabçı şəkildə dəyişdirir.

1. Robototexnika və Avtomatlaşdırma

Robototexnikada dərinlik kameraları robotların "fəza qavrayışı orqanları" kimi xidmət edir. Avtomatlaşdırılmış istehsal xətlərində robotlar təsadüfi olaraq yığılmış iş parçalarını dəqiq şəkildə tanımaları və tutmaları lazımdır. 3D kameralar yüksək dəqiqlikli nöqtə buludu məlumatları yarada bilir ki, bu da robotların obyektlərin üçölçülü mövqeyini və yerini anlamasına kömək edir; nəticədə dəqiq tutma, sıralama və montaj mümkündür, bu da istehsal səmərəliliyini və çevikliyini əhəmiyyətli dərəcədə artırır.

2. Genişləndirilmiş Həqiqət (AR) və Virtual Həqiqət (VR)

AR/VR cihazları virtual obyektləri real dünyaya pürüzsüz şəkildə inteqrasiya etmək üçün real vaxt rejimində ətraf mühit haqqında məlumat əldə etməlidir. Dərinlik kameraları istifadəçinin otağını üçölçülü şəkildə tarama edə bilər və dəqiq dərinlik xəritəsi yarada bilər. Bu, virtual obyektlərin stolun üstünə dəqiq şəkildə yerləşdirilməsini və ya real obyektlərin arxasında gizlədilməsini təmin edir ki, bu da istifadəçinin immersiv və interaktiv təcrübəsini əhəmiyyətli dərəcədə artırır.

3. Lojistika və anbar idarəetməsi

Avtomatlaşdırılmış anbarlar, paket həcminin ölçülmesi və paletləşdirmə lojistika sənayesində əsas tələblərdir. 3D kameralar yük maşınlarının yüklənməsini optimallaşdırmaq üçün paketlərin həcmini və çəkisini tez bir zamanda ölçə bilər. Avtomatlaşdırılmış anbarlarda robotların raflardan dəqiq olaraq məhsulları götürüb yerləşdirməsinə və ehtiyatların sayılmasına yön verə bilər, bu da səmərəli anbar idarəçiliyinə imkan verir.

4. Səhiyyə və bioölçümlər

Səhiyyə sahəsində 3D kameralar toxunmasız bədən ölçməsi, duruş analizi və cərrahiyyə planlaşdırması üçün istifadə edilə bilər. 3D skanerləmə vasitəsilə dərinlik kameraları fərdiləşdirilmiş protez və ortotiklər üçün insan modelləri yarada bilər. Biometrik sistemlərdə isə onlar daha təhlükəsiz autentifikasiya təmin etmək və fotoşəkil və ya video saxtakarlığını qarşılamaq üçün unikal üz həndəsəsini müəyyən edə bilər.

Xülasə

Dərinlik hiss edən kameralar gömülü vizual sahəsində əhəmiyyətli bir texnoloji irəliləyiş təmsil edir. Strukturlaşdırılmış işıq, zamanın uçuşu və ya iki gözlu vizual sistem olmağının hansısa biri olsun, hər bir texnologiya 3D qavrayış üçün unikal həllər təklif edir. Bu dərinlik kamerası növlərinin prinsiplərini və xüsusiyyətlərini başa düşmək və tətbiq sahəsinə (məsələn, robototexnikada istifadə olunan dərinlik kameraları) uyğun olaraq onları dəqiq seçmək maşın vizualı mühəndisləri üçün vacibdir. Dərinlik kameraları maşınlara üçölçülü dünyanı qavrama qabiliyyəti verir və avtomatlaşmadan intellektuallığa doğru dərin bir çevrilişi təmin edir.

Muchvision sizə dərinlik kamerası seçməyə kömək edir

Layihəniz üçün doğru dərinlik kamerasını seçməkdə çətinlik çəkirsiniz? Ən yaxşı maşın görmə sistemi qurmaq üçün peşəkar görvəli görüntü və 3D qavrayış həlləri ilə bağlı məsləhət almaq üçün bu gün ekspert komandamıza müraciət edin.