从光博会看3D视觉感知技术的发展趋势 - 安防知识网 - 资讯

3D视觉传感器芯片、模组、整机、开发者套件等产品在功能上追求更丰富多样，更小巧灵活的体积、更精准灵敏的性能表现、更低的功耗以及更具创新性的产品外观形态。

　　第23届中国国际光电博览会(CIOE)刚刚在深圳落下帷幕。复盘本届光电博览会，光电产业创新技术的发展，进一步推动了光电技术在智能汽车、智慧安防、AR/VR、机器人、智能家居等领域的创新应用。本届展会上，如3D机器视觉、红外等技术依然是展会热点，而从诸多参展企业的创新产品和应用方案上，我们也能看到一些热门前沿技术的发展趋势。

　　光博会现象

　　3D视觉赋能消费电子、工业机器视觉

　　相较于往年，今年的光电展上，3D视觉技术的覆盖面更加广泛，大有进一步替代2D成像技术的势头。无论是工业场景下的机器视觉应用还是消费场景下人脸识别、AR/VR、机器人等应用，3D视觉技术都能带来更卓越的应用体验。

　　展会上，业内专注于3D视觉感知技术的企业如的卢深视、奥比中光、光鉴科技等均展示了其3D视觉技术的最新产品和相关应用。产品主要包括通过升级芯片和算法，带来更低成本、高精度、抗干扰能力强的3D视觉技术方案。

　　比如光鉴科技的Aurora系列3D结构光深度相机模组，通过高精度的3D结构光算法、配合人脸活体等AI算法，可为客户按需提供低成本、低功耗、全功能的人脸支付等AI+3D方案；Stellar系列3D深度项目模组通过高精度以及距离自适应的ToF算法，为客户提供盲区小、距离远的测试范围，满足机器人、体感游戏、监控等多领域的需求。

　　奥比中光重点推出了基于开放式架构的新一代3D计算机视觉平台，可为广大AIoT客户及开发者提供 iToF全栈解决方案。该平台以奥比中光原创深度引擎技术为核心，可兼容多款iToF感光芯片，还可搭配多种ASIC或FPGA算力平台，实现3D深度数据在多元场景中高效应用。

　　还有其他企业带来的多样性的3D视觉技术，包括各类升级版3D-dToF芯片、结构光3D视觉传感器、TOF传感器芯片等产品。以及3D视觉技术应用方案，应用领域涵盖生物识别、消费电子、AIoT、机器人、工业三维测量、智能农牧、AR交互等，可以说，凡是可依赖机器视觉的地方，都可以成为3D视觉技术的应用场景。

　　3D视觉感知市场持续增长

　　据奥比中光表示，传统的2D图像仅能够提供纹理(色彩)信息，无法提供实现更精准识别、追踪等功能所需的空间形貌、几何尺寸、位姿等信息，单纯依赖2D图像，机器就很难感知、判断特定场景的真实情况，从而无法实现智能决策。3D视觉感知技术充分弥补了2D成像技术的以上不足，可实现更复杂、更智能的功能。

　　在应用上，3D视觉感知技术相比2D成像技术而言也更加广泛，尽管3D视觉感知技术大规模产业化不久，但已经在越来越多的场景中发挥不可替代的作用。

　　显著的应用优势也让3D视觉在不断拓展其应用场景，挖掘出一个新兴的广阔商机市场。据Yole发布的全球3D成像和传感市场研究报告显示,2019年全球3D视觉感知市场规模为50亿美元,且市场规模将快速发展,预计在2025年达到150亿美元,2019-2025年复合增长率约为20%。

　　这一数据透露出了3D视觉感知市场的可观潜力，也将吸引越来越多的企业入局。

　　3D视觉感知技术应用趋势

　　综合来看，近几年来，随着机器视觉普及面的不断扩大，3D视觉技术本身也在持续迭代。硬件方面，3D视觉传感器芯片、模组、整机、开发者套件等产品在功能上追求更丰富多样，更小巧灵活的体积、更精准灵敏的性能表现、更低的功耗以及更具创新性的产品外观形态。

　　另外，企业也在根据新兴的应用需求，积极尝试探索创新的3D视觉技术应用。除热门的人脸识别门禁、智能锁、扫地机器人的应用外，像智能健身镜、体感游戏设备以及针对直播领域的3D抠图等产品也离不开3D视觉这一核心模块。

　　不过，3D视觉感知技术主流的应用领域还有工业检测场景。工业检测有着最高等级的精确度与灵敏度要求，在工业领域去做抓取、装配等操作，精度要求都是亚毫米级，不能有毫厘之差。相较于传统的二维成像技术，基于3D视觉感知技术，目前有企业可实现微米以内的3D检测精度，这一块也将成为3D视觉感知技术未来几年继续深造的地方。

　　在展会同期举办的行业论坛中，的卢深视模组方案事业部总经理崔哲在主题演讲中表示，认为3D视觉可分为两种未来的发展方向：偏专业方向和偏民用方向，这两个方向对于3D视觉传感器的要求会不同。

　　偏专业方向的3D视觉传感器或者技术的下一步是向更高的数据精度、更好的图像质量、更远的探测距离方向发展。例如安防领域，用户可能会要求传感器，实现在露天环境下，对几十米范围内的空间进行高精度的探测；而偏民用方向，他认为3D视觉首先就要解决消费者的体验问题，首先是成本，3D视觉厂商要将3D视觉成本降到更低；其次就是要将3D视觉传感器等产品做到集成化、小型化和低功耗。

在推进数字化进程中，机器视觉成为IoT设备的“智慧之眼”，而3D视觉是让机器视觉“看的更清，看的更懂”的核心组件。新兴应用场景的不断开拓，为3D视觉技术提供了丰富的落地场景，而能否落地成功，带来真正的技术赋能效应，也将是3D视觉未来几年需要攻克的技术方向。