Уламжлалт 2D камерууд нь зөвхөн талбай, хоёр хэмжээст дэлхийг харж чаддаг. Тэд нарийн хэлбэр, өнгөнийг таниж чаддаг, гэтгүн оюун ухааны байршил, хэмжээ, зайг ойлгож чаддаггүй. Энэ нь олон сүүлийн үеийн робототехник, автоматачлалын шийдэлд хязгаарлалт үүсгэдэг. Гүн хэмжих камеруудын шинэ үүрэг нь түүнцүүр өөрчлөлт хүргэж, машинд «гурван хэмжээст» мэдлэгийн чадварыг өгдөг. Системүүд нь хүмүүсийн адил орон зайд ойлголт үүсгэж, бүрэн дүүрэн хараа, гурван хэмжээст мэдлэгийн шийдэлд үлэмжит ашиглалтын боломж үүсгэдэг.
Камер модулийн сүүлийн үеийн зөвлөхүүдийн нэг бүлгийн төлөөлөгчид бидний номхон статистик нь гүн хэмжих камер технологийн дэлгэрэнгүй шинжилгээ, түүний гол төрлүүд, робототехник, логистик, AR/VR-д ашиглалтын талаарх мэдлэгийг өгдөг. Бид тус тусдаа технологийн онцлогийг судлах замаар инженерүүдийн гүн хэмжих камерууд яаж ажилладагийг ойлгох, төслийнхөөн хамгийн тохиромуйн сонголт хийхэд туслах гэж бүх силүүдийнхөөн хүчийг хүртүүлдөг.
Гүн хэмжих камер, нь ихэвчлэн 3D камерын нэрт ашигладаг, нь сценах доторх бүх пикселд гүн мэдээллийг бүртгэж чадах камер юм. Түүн нь зөвхөн ул, ногоон, цагаан (RGB) зургийн дээр, гүний зураг эсвэл цэгүүдийн олонлогийн мэдээллийг хүргэдэг. Гүний зургийн бүх пикселд бичигдсэн утга нь тухайн цэгт камер хоорондын зайг илтгэндэг.
3D камерын шаардлага үүнд оршдог: 2D зургууд нь харааны үндсэн асуудлыг шийдэж чадахгүй — орон зайд хоосонгүй бүтэц. 2D камер нь ойрхон бүхн малын объектыг, холхон бүхн том объектыг ялгаж чадахгүй. Түүн дээр гэрлийн өөрчлөлтүүд, сүүдэр, бүрхүүлэлтүүд нь 2D харааны системд алдаа үүсгэж чадах. Жишээ нь, сүүдэрт бүхн объект нь өөр объект гэж хүртүүлж эсвэл үл хүртүүлж чадах.
Гүн харах камерууд нь төвөгтэй бүх асуудлыг гүнзгийн зөв зайны мэдээллийн тусламжтайгаар шийддэг. Тэрд машинд гэрэлтүүр, өнгө, бүтэц нь нөлөөлөхгүй геометрийн мэдээллийг үлдээдэг. Энэ гурван хэмжээст хэлбэр-суурьт ухамсарлах чадвар нь машинд бодит дэлхийг ойлгох, түүнтэй харилцан үйлчлэх боломж үлдээдэг, мөн бүтээдүгүй харах системд гурван хэмжээст ухамсарлах шийдлийн үндэс нь бүтээдэг.
Одоо бүх гүн харах технологиудын дотроос хамгийн алдаршсан гурван технологи нь:
1. Структурийн гэрэл
2. Гүн харах цаг
2.1 Шууд гүн харах цаг (dToF)
2.1.1 LiDAR
2.2 Шууд бус гүн харах цаг (iToF)
3. Стерео харах
Дараа нь бид тус бүрд гүн харах технологиуд яаж ажилладагийг илүү дэлгэрэнгүй үзэж үзмүү.
Гүн харах камерууд яаж ажилладагийг ойлгохын тулд түүний ардаа орших гүн харах камеруудын гол технологиудын тухайд гүнзгийн ойлголттой байх чухал. Одоо гүн харах камеруудын гурван гол технологи бүрд бүтээдүгүй.
Бүтэцтэй гэрэлт камер нь идэвхтэй зураг бүтээх технологи юм. Түүн дээр хүчтэй инфраулаан гэрэлт проекторыг ашиглан мөрдөх зүйлсийн гадаргуу дээр мянган орчинд цэсгүүдийн тодорхой загварыг, жишээ нь, тодорхой загварыг тусгайлан тааруулж, нэг юм илүү камер ашиглан түүний гадаргуу дээрх хазайлтыг бүтээдэг. Хазайлтыг тооцоолох замаар камер обьектын 3D хэлбэр ба зайг тодорхойлж чаддаг.
Энэ технологи нь үл мөрдөх зайгаар өндөр нарийн шүүдэрлэлт, өндөр нарийн шүүдэрлэлттүүн гүнзгийн өгүдлүүд үлдээдэг. Субмиллиметрийн хэмжилтийн чадвар нь обьектын дэлгэрэнгүй хэмжилт шаардуулдаг хэрэглээд үлдээдэг. Гэтэл тааруулж буй гэрэл амьсгалын гэрлээр (үүнд онцгойлон хүчтэй нарны гэрлээр) нөлөөлдөг бөөршүүлж, хэмжилтийн нарийн шүүдэрлэлттүүн уруудах. Түүн дээр нь ижил оронд хоёр юм илүү бүтэцтэй гэрэлт камер ашиглан буй үед тааруулж буй загварууд нь хооронд нь саад учруулдөг.
Гэрлийн тогтмол хурдны зарчимд үндэслэн ажилладаг цагийн хүртэлх (Time-of-Flight) камерууд инфраулаан гэрлийг цацрагт шиддэг бөгөөд гэрлийн цацраг камерийн сенсор руу буцаж ирэх хүртэлх хугацаа хэмжинэ. Энэ хугацааны ялгаа үндсэн дээр объект ба камерийн хоорондын зайг нарийн тооцож болно. Энэ процессыг нүүрнүүрт параллель гүйцэтгэдэг, үүнээс өндөр давтамжтай гүнзгүй зураг авах боломжтой.
Зайг тодорхойлох арга хүртэлх цагийн (ToF) хоёр төрөлд ангилагддад: шууд цагийн хүртэлх (DToF) ба шууд бус цагийн хүртэлх (iToF).
dToF нь гэрлийн цацрагийн шиддэг хүртэлх цагийг шууд хэмжинэ. Түүнд тусгай сенсор ашиглан тус тусад нь фотонуудын ирцний цагийг нарийн тодорхойлдод. Энэ шууд хэмжилтийн арга нь урт зайг хэмжих боломжтой бөгөөд нарийн хэмжилт хийх боломжтой.
LiDAR (лазерный радар) нь dToF технологийн нэг төрөл юм. Түүнд ихэвчлэн лазер сканнер ашиглан сцена дээр лазер гэрлийг цэг цэгт шаардаж, отражированный гэрлийг хүлээн авч өндөр нарийн төвөгтэй цэгүүдийн олонлог үүсгэдэг. LiDAR-ын урт илрүүлэх зай болон дууны гаднах гэрлээс төвөгтэй бүтэц нь үл хамаарах чадвар нь түүнийг автономи төлөвлөгчид ба роботуудын өндөр нарийн төвөгтэй зургаас хийх үйлдэлд тохиромжтой болгодоо.
iToF нь хугацааг шууд хэмжихгүй. Харин түүнд тасралтгүй модуляцированный гэрлийн долгион дамжуулж, отражированный ба цацрагт гэрлийн фазын ялгааг хэмжинэ. Энэ фазын ялгаа гэрлийн нүүрлүүлэх хугацаатай пропорциональ. iToF системүүд ихэвчлэн илүү бага хэмжээтэй, бага хүч хэрэгцүүлдэг ба илүү өндөр кадр-хурдтай. Түүнд товч зайны доторх хэрэглээсүүд, жишээ нь: хөдөлгөөний таних, нүүр таних системүүд тохиромжтой.
Стерео харааны камер нь хүний бинокуляр харааг дуурилж, тогтмол зайтай хоёр камер ашиглан нэгэн зэрэг ижил дүрсийг бүтээдэг. Төвөгтэй алгоритмүүдийн тусламжтайгаар систем хоёр зургийн харгалзах цэгүүдийг олж, триангуляцийн зарчмын дагуу үл хөдлөх цэгүүдийн байршлыг гурван хэмжээст огторгуйд тооцоолдог, диспаритетын зураг үүсгэдэг.
Энэ пассив технологи нь гадаа ашиглахад, мөн байгалийн гэрэл хүрэлцээтүй орчинд ашиглахад тохиромжтой бөгөөрдөг гэрлийн үүсгүүр шаарддагүй. Түүн дээр өндөр нарийн төвөгтэй гүн зургийн зураг үүсгэдэг, мөн обьектын материал түүнийг нөлөөлдөгүй. Гэтэл стерео харааны систем нь бодлогын хүнд бөгөөрдөг, зургийн харгалзах цэгүүдийг олохын тулд хүчтэр процессор шаарддаг. Мөн текстургүй талбай (жишээ нь цагаан хана эсвэл нэг төрлийн өнгөт гадаргуу) дээр ажиллахдаа хүндрэлтэй, учир нь алгоритм харгалзах цэгүүдийг олж чаддагүй.
| Чадвар | СТРУКТУРДАРЛГАН гэрэл | Стерео үзэгдэл | LiDAR | dToF | iToF |
| Эрхэм зүйл | Проектийн загварын шилжилт | Хоёр камерийн зураг харьцуулах | Татсан гэрэлний Time of flight | Татсан гэрэлний Time of flight | Модулирчих усны импульсын фазын хувьд |
| Програм хангамжийн нарийн төвөгтэй байдал | Өндөр | Өндөр | Бага | Бага | Эрүүл мэнд |
| Зардал | Өндөр | Бага | Хувьсах | Бага | Эрүүл мэнд |
| Зөвхөн зөөврийн хэмжээ | Микрометр түвшинтэй | Сантиметр түвшинтэй | Хамрах хэрэглээний үндсэн | Миллиметр сантиметр хүртэл | Миллиметр сантиметр хүртэл |
| Үйл ажиллагааны цар хүрээ | Богино | ~6 метр | Илүү ихээр өргөтгөгдөх | Хөгжиж чаддаг | Хөгжиж чаддаг |
| Бутархайн дундах ажиллах чадвар | Сайн | Хурд | Сайн | Сайн | Сайн |
| Гаднах ажлын үзүүлэлт | Хурд | Сайн | Сайн | Дунд шатны | Дунд шатны |
| Сканируулах хурд | Хөдөө | Эрүүл мэнд | Хөдөө | Хурдан | Ичмэл хурдан |
| Товчхон байдал | Эрүүл мэнд | Бага | Бага | Өндөр | Эрүүл мэнд |
| Эрчим хүчний хэрэглээ | Өндөр | Багаас өргөтгөгдөх | Өндөртэй харьцуулагдаж буй | Эрүүл мэнд | Харьцуулагдаж буй дунд талын хүртэл |
3D камерийн технологи лабораториас коммерциал ашиглалтанд шилжин, түүний олон талын боломжит чадвар нь хэд хэдэн салбарт хувьсгал үүсгэж байна.
Робототехникад зориулан хөгц камерын хэрэглээ нь роботуудын «огторгуйн ухамсарлалын орган»-ууд юм. Автоматжуулалттай үйлдвэрлэлийн шугамд роботууд нь дуурьхуунаар цуглуулж бүрдүүлсэн ажлын хэсгүүдийг нарийн тодорхойлох ба барьж авах ёстой. 3D камерын тусламжтайгаар маш нарийн цэгүүдийн олонлогийн өгөгдлүүд үүсгэж, роботууд нь объектийн гурван хэмжээст байрлал ба хөлөө тодорхойлох, нарийн барьж авах, ангилж, цуглуулж, хүртэлхүүдийн үйлдлүүдийг гүйцэтгэх боломжтой болгох бөгсөн үйлдвэрлэлийн үр дүнтэй бүтээмж ба нэрвэлдүүдийг ихэд дээшлүүлж байна.
AR/VR төхөөрөмжүүд нь виртуал объектийг бодит дэлхийд гөлгөр интеграци хийхийн тулд бодит амьсгалын орчинд шуурхай мэдээлэл цуглуулахыг шаарддаг. Гүнзгүй камерууд нь хэрэглэгчийн өрөөний гурван хэмжээст скан хийж, нарийн гүнзгүй зураг үүсгэдэг. Энэ нь виртуал объектийг хүснэгт дээр нарийн байрлуулах эсвэл бодит объектийн ардаа нууцлахыг хангаж, хэрэглэгчийн дундаж, харилцан үйлдэлт туршлагыг илүү сайн хангаж өгдөг.
Автоматжуулсан нөөцлүүр, багажны эзэмдлийн хэмжээг хэмжих, аюулгүй бүтэцлүүр нь логистикийн салбарт үндесний шаардлагууд юм. 3D камерууд нь багажны хэмжээг ба жинг хурдан хэмжин, тракторын ачааллыг сонгож үр дүнтэй бүтэцлүүрт хийх боломж олгоно. Автоматжуулсан нөөцлүүрт түүнүүд роботуудыг шалгаж, зүйлүүдийг шавьднаас нарийн сонгож, бүтэцлүүрт тавих, мөн нөөцлүүрт тооллүүр хийх үүрэг гүйцэтгэн, үр дүнтэй нөөцлүүр удирдлагыг хангана.
Эрүүл мэндийн салбарт 3D камер нь биеийн биеийн тохиргоогүй хэмжилт, биеийн хэв маягийг шинжилгээ хийх, мэс заслын төлөвлөлтийн тулд ашиглах боломжтой. 3D сканн хийхээр гүнзгийрлийн камер нь хувьчлан бүтээсэн протез, ортезын хүний загварыг бий болгодог. Биометрикийн хувьд тэд илүү аюулгүй баталгаажуулалтыг хангахын тулд нүүрний онцгой геометрийг тодорхойлж, зураг эсвэл видеог хуурч болохгүй.
Дунд нь мэдрэх камер нь суулгасан харааны талбарт технологийн томоохон дэвшил юм. Бүтээн байгуулалттай гэрэл, нислэгийн цаг, эсвэл бинокуляр үзэл бодлоор, 3D мэдрэмж авахын тулд тус бүр технологи нь өвөрмөц шийдлийг санал болгодог. Эдгээр гүнзгийрлийн камерын төрөл бүрийн зарчим, шинж чанарыг ойлгох, хэрэглээний нөхцөлд тулгуурлан тэдгээрийг зөв сонгох (жишээ нь робототехникийн гүнзгийрлийн камер) нь машин зүйн инженер бүрд чухал ач холбогдолтой юм. Дундговь камер нь машиндаа гурван хэмжээний ертөнцийг мэдрэх чадвартай болгож, автоматжуулалтаас оюун ухааны чиглэлд гүн гүнзгий өөрчлөлтийг бий болгож байна.
Танай төсөлд тохиромжтой гүнзгийрлийн камер сонгоход бэрхшээлтэй байна уу? Мэргэжлийн суулгасан үзэл, 3D мэдрэмж шийдэл зөвлөх, таны хэрэглээнд хамгийн сайн машин үзэл системийг бүтээхэд туслах мэргэжлийн мэргэжилтнүүдийн багтайгаа өнөөдөр холбоо бариарай.
EN
Халуун мэдээ