苹果3D视觉报告：核心供应链深度分析 （下篇）_36氪
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随着计算机视觉理论和技术的日臻成熟与飞速发展，计算机视觉在医学、军事以及工业领域得到了广泛的应用。立体视觉是计算机视觉的一个重要领域，其中的立体匹配部分又是该技术的研究重点。本文通过对立体匹配算法的研究，实现了对物体三维坐标的检测并完成了物体的三维恢复，该技术将在本实验室的高精度数控桥式多功能复合机研究开发中得以应用，旨在工件的快速定位与加工实时检测。论文首先研究了双目立体视觉的整个体系，包括摄像机参数标定、立体标定、图像校正、立体匹配与三维恢复，在此基础上提出了一种基于格雷码与相移相结合光栅投影的方法进行立体视觉的匹配。该方法采用结构光编码来辅助匹配，首先投射6幅格雷码条纹图将采集区域划分为64个区域，再结合四步相移法对所有待匹配点编码用以辅助匹配，不仅提高了匹配速率，还降低了匹配的错误率。立体匹配完成后利用三角定理求取空间点坐标，实现物体的三维恢复。接着本论文研究了多视角的分块区域的自动拼接技术，本文提出了基于空间点几何特征&
(本文共92页)
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视觉是人类观察和认知世界的重要方式之一,人类所需要的75%的信息都是视觉系统提供,通过机器模拟人类视觉在学术和工程领域有着重要的理论意义和实用价值。双目立体视觉就是通过模拟人眼的视觉方式,从两个不同的角度对同一物体进行观察,从而获得同一物体不同角度的图像,然后再通过成像几何原理计算景物图像像素之间的视差,从而获得目标景物的三维信息。双目立体视觉技术主要有摄像机标定、双目校正、立体匹配和三角测量四个重要组成部分。本文主要完成两方面工作:一方面,针对双目立体视觉技术的基本原理,基于OpenCV,深入研究双目立体视觉系统,搭建一个可以对近景进行测距的双目立体视觉系统的软硬件平台;另一方面,提出一种基于模糊划分的立体匹配算法,提高了匹配精度及匹配对分割的鲁棒性。本文在双目立体视觉系统的各个实现环节对比大量不同类型的方法,选取符合实际需求算法,设计一套稳定高效的双目立体视觉技术实现流程。摄像机标定是整个环节的前提,本文选择实现容易、适用于...&
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1引言设C1坐标系为(x1y1z1),C2坐标系为(x2y2z2)。在C1坐标先进的汽车驾驶辅助系统[1,2]是智能交通系统不可或系下,空间点P(x1,y1,z1)在C2坐标系下为(x1-b,y1,z1)。选缺的一部分,其目的就是解决驾驶员驾驶车辆时潜在的交取C1为世界坐标系,根据中心投影的关系可得式(1):通安全问题,让其更早的了解车辆前方的场景信息。而视b(uáu?)b x觉是人类获取信息的最有效手段,车辆驾驶过程中驾驶员xáuáu?d最依赖的感觉便是视觉,因此基于视觉的障碍物探测技术b a?(váv?)a?b xyá已经成为了先进驾驶系统中获取信息,并使驾驶员采取紧a?(uáu?)a?d(1)急措施的非常重要的手段。因此,在汽车驾驶辅助系统中b a?f b fZáa实时通报驾驶员前方障碍物的准确位置信息以及运动情?uáu?d况,并在即将发生危险时及时提醒驾驶员采取规避措施是其中,摄像机内部参数为ax、ay、u0、v0。u1...&
(本文共2页)
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O引言双目立体视觉测量是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。在计算机视觉系统中，双目立体视觉测量一般由双摄像机从不同的角度同时获取周围景物的两幅图像，或有单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体的三维几何模型，重建周围景物的三维形状与位置。在双目立体视觉测量的许多应用中，可以在待测物体表面分布一些具有明显特征且易于识别的元素作为标记点，如圆、十字刻画线等。若给标记点加载唯一的身份信息，即对标记点进行编码，对图像中标记点进行唯一身份识别后，可以方便，可靠地实现多幅图像间标记点的对应匹配。基于上述原理，在实验室自主研发并联机器人双目主动立体视觉监测平台的过程中，需要事先知道两个摄像机的初始位置，由于光栅尺的造价昂贵及圆形光栅尺的生产加工难度大，我们设计了含有编码标志点的特殊靶标。靶标的关键部分为编码标志点，本文主要对实验中所用编码标志点的设计与识别进行研究。-………:.:…...&
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作为近年来新兴起的测量领域中的一项热门技术,光学三维测量具有大量程、非接触、速度快、系统柔韧性好、精度高等优点,被广泛的应用于医疗、制造业、文化娱乐、精密测量等众多领域。本文将基于结构光编码的三维轮廓成像方法与基于双目立体视觉的被动式三维成像技术相结合提出一种混合的三维成像方法,大大降低了系统的复杂程度,可以有效的解决各自在难以解决的问题。实现了从图像信息的采集系统的搭建到恢复目标物体的三维轮廓信息的一系列功能。内容主要包括(1)搭建图像采集系统：结合主动式与被动式的特点搭建进行图像信息采集的实验系统,确定安装结构。(2)结构光的定位：在研究了结构光编码策略的基础上,通过对比不同的结构光编码方式,提出了采用格雷码编码结构光进行定位,并给出了实现的方法和相应的解码策略。(3)图像的预处理：为了得到较高的匹配率和精度,将采集到的图像进行了滤波、二值化、细化等一系列处理,并针对各个处理流程给出了实现方法和处理效果图。(4)图像匹配：在...&
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0引言在大型自由曲面的光学三维测量中,由于摄像机的视场有限和存在遮挡现象,难以一次实现物体的完整测量。目前,大型物体的面型测量中应用比较广泛的方法有两种:一是采用多视场的局部测量,然后将局部测量数据依次拼接起来,获得整个物体的测量数据,该方法的累积误差较大,影响了物体的测量精度,因此该方法常用于小型物体的测量。另外一种是采用近景摄影测量技术和结构光技术相结合的方法,首先利用摄影测量技术获得全局坐标系,然后将结构光扫描仪获得局部测量数据转换到全局坐标系,该方法克服了方法一中因多次重叠测量而产生的测量速度慢、累积拼接误差大的缺点,适用于大型物体的测量[1]90[2]。上述两种方法在自动测量中采用比较多的方式是在被测物表面布置标志点,通过测量数据中的标志点的匹配和求解转换矩阵实现多视拼接,标志点匹配的自动化程度和准确性还有待提高。本文提出了一种实现标志点自动匹配的方法:该方法基于标志点的空间特征不变性[1]91,即被测物上标志点间的空...&
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双目立体视觉引爆3D深度摄影头市场
众多前沿领域的应用将越来越依赖深度摄像头，就好像VR、机器人、安防等为了得到更精准的体验，这也是为什么国际巨头都在布局于此的原因。深度摄像头（又称3D传感器）从视觉数据获取的角度提升机器感知能力。由于其具有一定的技术门槛，国内外涉足此研发的比较少。集中在国外有苹果、微软、谷歌、INTEL、Oculus、SONY，国内奥比中光、华捷艾米，图漾，乐行天下等。目前，深度摄像头已经渡过技术基础期，方向明确了，将进入3-5年的成长期，未来将掀起3D传感器的浪潮。
别被2D的背景虚化给骗了3维视觉相比于2维视觉，多了一个维度，可以实现更加正确的物体分割，合适精度的三维测量，三维数据的模型重建以及智能视觉识别和分析。上海图漾信息科技有限公司徐韬解析， 2维图像在复杂场景下由于缺少深度的信息无法正确分割物体。
一个例子是，以前荣耀出过一款双摄像头的手机，但并非用来做深度，仅是两个不同摄像头的集合，然后进行图像优化，效果是要把背景虚化，但这个其实是假的。它只是把背景模糊了一下，靠猜测背景和人是不一样的物体，这个和深度没有关系，也就是说还只是通过2D处理实现背景虚化，并非真正的3D。而目前智能视觉识别和分析大部分也仍用2D来做。用3D做出的分割，去除背景和多物体分割都更精准。现在许多创业公司会利用微软kinect进行现场3D建模。同时利用3D图像进行面部识别的准确度更高。以上种种可以看出，3D视觉的确拥有巨大的优势。
3D传感器市场格局之所以3D视觉还没有普及，因其技术不成熟且供应商仅少数几家企业。徐韬说，3D图像是在2D图像的基础上通过颜色渲染每一个点来代表不同的深度，深度图相对传统的平面图还有很大的提高空间。此外，由于多了一维，其数据处理却不只多一个数量级。在人工智能方面，如果用三维做分析，算法与计算量会有显著的增长，这就需要有新的处理方法来应对，在目前大部分还在用二维图形做处理的情形下，这也是一个挑战。
深度摄像头的三种主要技术方法和代表公司分别为：一是单目结构光，代表公司有苹果（收购最大的结构光技术公司PrimeSense）、微软Kinect-1、英特尔RealSense、Google Project Tango等，目前可见的其他创业公司几乎都沿用此技术路线。二是双目可见光，代表公司LeapMotion。三是飞行时间法（TOF），代表公司微软Kinect-2。
在国内，单目结构光供应商有奥比中光科技、华捷艾米软件，双目结构光方案有图漾科技，TOF方案的有乐行天下科技。此外，有两家上市公司也开始了内部研发项目。不过，徐韬表示图漾的3D传感器技术更像是单目结构光和双目可见光两种技术的结合，可获得更高的图像质量，并且应用场景更广，同时知识产权更加干净。
“在光线不好的情况下，传统的单路结构光会有很大的问题，无法识别或者失效。而我们的产品可靠性更高，这一点在行业应用中占有优势。因为许多特定的行业对产品的可靠性要求非常高，有些竞品在多设备情况下存在互相干扰无法协同，而我们在多设备条件下能够协高工作。” 徐韬说道。最早是一些以色列的创业公司进行深度摄像头的研发，现在这些公司几乎都被科技界巨头收购。比如苹果收购PrineSense，这家公司是深度摄像头的民用化先锋。收购后，不再对外供货。微软使用PrineSense技术做出了Kinect一代，Kinect-2采用内部开发技术，趋于封闭生态。谷歌则不会成为一项产品或技术的供应商，而在于推动应用开发。同样Intel力推Realsense方案需搭配X86芯片使用。可以说巨头的深度摄像头都有为己所用的形态。徐韬认为，这种现状留给了深度摄像头创新型公司更大的市场空间，尤其在行业应用方面。
有望取代激光雷达 引发机器人及VR内容应用革命深度摄像头最知名的消费级应用是体感摄像头，如微软XBOX游戏机的体感摄像头Kinect。微软的HOLOLENSE也大量采用了深度摄像头。深度摄像头最热的领域是机器人，自动驾驶，AR/VR，智能安防，智能家居，消费娱乐等，它们对深度摄像头有着非常巨大的需求。例如VR配备手势识别和动作识别时用视觉做更多的捕捉，而AR对深度摄像头的需求更大，因为要感知环境，与真实环境融合。联想TANGO手机用深度摄像头做AR应用，据悉已在小批量发货，主打行业应用。
未来，可以利用深度摄像头直接生成内容，无需其他处理或用电脑生成。这充分解决了现在缺少优质VR内容的短板，将带来民众直接拍摄的VR内容的激增。智能安防领域，通过智能摄像头分析人的行为是否在有潜在危害，在金融行业颇有用途，但对算法要求非常高，到目前为止，还没有非常好的产品出现。
另外，用来做视觉导航在目前大热的领域包括机器人、无人机以及其他移动的场景，这是消费刚需。徐韬认为，现在机器人用激光雷达进行视觉导航，存在价格昂贵，信息缺失的问题。因为它只是在面上作扫描，获得的信息并不完整，导航作用有限。深度摄像头做视觉导航，被普遍认为是行业的发展方向。据介绍，目前已经有具备一定技术研发能力的机器人公司开始用图漾的3D传感器做视觉导航。
机器人的导航主要有无线定位、激光雷达、视觉导航、惯性导航以及超声波等方式。随着3D传感器的发展，视觉导航有望成为最主流的方式。“我认为视觉导航是终结且最好的解决方法，但目前深度摄像头还不成熟，因此激光雷达还有一定的空间，一旦3D传感器技术成熟，那么激光雷达在机器人导航领域可能被秒杀。”
再看看各方的动作，Intel正在推动深度摄像头在电脑中的普及，Google正在尝试深度摄像头与平板的结合。此外手机公司对深度摄像头小型化开始关注，创业公司则投入在硬件与移动设备的结合，利用深度测量能力的应用开发的创新。
深度摄像头是技术门槛非常高的行业，徐韬表示图漾在掌握自有技术的同时，定位在专业的深度摄像头供应商，针对不同行业推出不同版本，提供完整的技术支持做定制化方案。由于具备了一定的优势，也受到了资本市场的认可。随着巨头的积极布局以及技术的逐渐成熟，还有3-5年的技术爆发期，目前是一个很好的时间窗口。（来源：国际电子商情，http://www.esmchina.com/news/article/）
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成立于2012年的乐行天下，以研发生产小型平衡车产品为主业。2014年乐行天下董事长周伟发布的一篇&拒绝小米投资&的公开信成为一时热点。2015年乐行天下还推出了独轮车、滑板车等产品。
但近日乐行天下宣布已经研发出了&国内首款&基于TOF技术的深度摄像头。这大大超出了大众对这家公司的认知。虽然做平衡车也需要用到不少机器人领域的技术，但与做视觉识别的技术难度不可同日而语。视觉识别是一个需要重度基础研发的领域，包括TOF在内的实时三维建模是虚拟现实、无人驾驶等高精尖领域最核心的底层技术之一，连、和英特尔这样的巨头在其中耕耘不辍。
乐行天下如果能在这一领域取得突破并推出产品，是非常了不起的成就。有传言称乐行是在去年宣布成立机器人事业部的，用一年时间造出&国内首款&TOF深度摄像头，真的靠谱吗？
科普：TOF深度摄像头是什么？
TOF是飞行时间（Time of Flight）技术的缩写，TOF深度摄像头的原理即传感器发出经调制的脉冲红外光，遇物体后反射，传感器通过计算光线发射和反射时间差或相位差，来换算被拍摄景物的距离，以产生深度信息，此外再结合传统的相机拍摄，就能将物体的三维轮廓以不同颜色代表不同距离的地形图方式呈现出来。
TOF测距原理
这一技术，是通过深度摄像头的视觉数据以实现三维建模。TOF深度摄像头、单目结构光、双目视觉都属于这一技术流派。而在三维建模中另一技术流派&&激光雷达技术，正在受到资本热捧，也因此快速成熟。
三维建模在日常生活中的应用很多，比如目前最先进的扫地机器人多采用的是激光雷达方案，而英特尔发布的Realsense技术属于双目视觉，此前雷锋网报道过的走红朋友圈的&最牛停车场&（点此查看原文），采用的则是基于激光雷达（而非深度摄像头）进行TOF测距。
相比单目结构光和双目视觉方式，TOF测距的方法不会受光强度的变化而影响精度，而且检测的物体轮廓的能力更强。专注于深度摄像头领域的图漾科技创始人费浙平向雷锋网介绍：&无论双目还是结构光，物体的轮廓线都会存在明显的抖动，例如用静止的相机测量一个静止的物体时，会看到轮廓线是在抖动的，而TOF相机的抖动很小，看到的线条比较稳定。&
但是TOF深度摄像头和激光雷达相比，短板也很明显，这种方案测量距离有限（10m以下），精度低（厘米级别），而且分辨率也不高。
疑问：乐行天下的TOF深度摄像头靠谱吗？
乐行天下机器人事业部负责人郭盖华表示，乐行在三维建模领域投入研发已有近四年。他说，早在2012年底乐行公司成立不久就设立了预研组，并开始了计算机视觉方面的研究，研究的方向包括深度摄像头、激光雷达以及室内定位导航算法等。目前这几种方案都在研发当中，这款TOF深度摄像头就是乐行天下机器人事业部的处女作；除此之外，他们研发的激光雷达产品将在下个月量产。另外，根据乐行天下CEO周伟的说法，他们的机器人事业部在公司刚成立时就已经存在了。
但有业内人士透露，乐行天下刚刚成立机器人事业部时，对外宣讲称其目标是研发类似JIBO的家用机器人。
使用TOF深度摄像头的Kinect二代
事实上，国内外做TOF深度摄像头方案的厂商只有十家左右，其中最具代表性的是微软推出的Kinect二代。而这方面国内团队寥寥无几，大都是基于第三方提供的方案进行二次开发，即便如此也几乎没有达到量产能力的。所以郭盖华认为乐行天下的TOF深度摄像头产品已经开始供货，可以称为&国内独家&。
国内团队二次开发的基础主要来自TI（德州仪器）和PMDTec（2002年成立于德国的TOF技术公司）所出售的方案。郭盖华曾公开承认这款深度摄像头用的是TI去年推出的TOF方案，并声称因为和TI的深度合作，乐行天下才能快其它竞争对手一步推出相应的产品。&国内还没有可以release（正式发布）的版本。&郭盖华说。
所以，乐行天下的&国内独家&实际上指的是在国内率先实现现有TOF方案的产品化，而非从底层研发出TOF方案，更不是国内唯一。
根据公开资料，乐行这款产品，配备了一颗TOF深度摄像头和一颗普通RGB拍照摄像头，分别用于测量景物深度信息和轮廓信息，以及物理表面纹理信息。通过这两部分就可以同时获得距离信息和物体的形状。具体参数是：测量范围为0.5-5m，精度误差可达10mm，视场角可达80&(对角)，帧率30 FPS，硬件成本为400-500元人民币。
对话：国内厂商做TOF是否存在壁垒？
我们来听听几位业界专家是怎么说的！
速腾聚创创始人邱纯鑫说，
&TOF深度摄像头的壁垒是有的，比如微软当时做的Kinect二代，从整个底层的开发到应用层面都是自己做，难度系数是很高；而乐行天下采用的是TI的方案，虽然TI把核心的部分完成了，但乐行天下对原始数据进行算法降噪等也是关键的技术之一。这款产品出来之后应该会有很多厂商会做类似的方案，这个行业有一定前景，但分辨率不高是个问题。&
速感科技CTO张一茗表示，
&单从技术上来说，壁垒不是特别高，其采用的是TI方案，难的地方TI都解决了。而且TI这个TOF方案效果也不是特别好，比PMD的要差一些，TI的优势是成本低。&
图漾科技创始人费浙平则认为，
&TOF的关键瓶颈是sensor传感器芯片，现在sensor不好，所以大家的方案都不怎么拿得出手，而且sensor的分辨率也不高，乐行天下这个规格是240p，已经是最高的了。&
由此可见，业界普遍认为乐行天下采用的这一技术壁垒并没有其描述的那么高。不过，乐行天下不只是做出了一套硬件组件，更重要的是使其产品化的软件算法。这一工作是否存在技术门槛，有待市场的检验。
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