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上海相裕機電設備有限公司
主營產品： SAMSON閥門,HYDAC傳感器,賀德克傳感器,HYDAC壓力傳感器,賀德克壓力傳感器 |
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2025-4-15 閱讀(327)
通過技術手段獲取物體在三維空間中的形狀、位置、深度等信息，形成立體感知。
通過主動發射光或信號探測物體，計算深度信息。
常見技術：
結構光（Structured Light）
原理：投射特定圖案（如條紋、網格）到物體表面，因物體形狀導致圖案變形，通過攝像頭捕捉變形圖案并計算深度。
設備：Intel RealSense、蘋果Face ID。
飛行時間法（ToF, Time of Flight）
原理：發射紅外光脈沖，測量光從發射到反射回傳感器的時間，通過光速計算距離。
應用：無人機避障、手機AR測距。
激光雷達（LiDAR）
原理：發射激光束掃描環境，通過反射信號生成高精度3D點云。
應用：自動駕駛、地形測繪。
依賴環境光或自然光，通過多視角圖像計算深度。
常見技術：
立體視覺（Stereo Vision）
原理：模仿人眼雙目視差，用兩個攝像頭從不同角度拍攝，通過匹配對應點計算深度（三角測量法）。
關鍵算法：特征點匹配（如SIFT、ORB）、視差圖生成。
應用：機器人導航、3D掃描。
多視圖立體（Multi-View Stereo, MVS）
原理：通過多個視角（>2）的圖像重建3D模型，提高精度。
應用：攝影測量、文物數字化。
運動恢復結構（SFM, Structure from Motion）
原理：從單目攝像頭運動的連續幀中提取特征點，恢復場景3D結構。
應用：無人機地圖重建（如Google Earth）。
光度立體法（Photometric Stereo）
原理：固定相機位置，通過不同方向的光源照射物體，根據明暗變化恢復表面法線。
適用場景：工業表面缺陷檢測。
深度學習輔助3D重建
原理：使用神經網絡（如卷積神經網絡CNN、Transformer）從單張或多張圖像預測深度圖（如MiDaS模型）。
優勢：無需復雜設備，但依賴大量數據訓練。
數據采集：通過傳感器（攝像頭、激光雷達等）獲取原始數據（圖像、點云）。
特征提取與匹配：識別圖像中的關鍵點或邊緣（如SIFT、ORB）。
深度計算：
主動式：通過光信號時間/變形計算。
被動式：通過視差或運動軌跡計算。
點云生成與融合：將深度信息轉換為3D點云，并融合多幀數據。
后處理：去噪、網格化（如泊松重建）、紋理映射。
工業：零件尺寸檢測、機器人抓取（Bin Picking）。
消費電子：人臉解鎖（iPhone）、AR/VR。
自動駕駛：環境感知、障礙物識別。
醫療：手術導航、器官3D建模。
測繪：地形重建、建筑BIM。
精度與實時性：被動式方法在弱光或低紋理場景下效果差。
計算復雜度：高分辨率點云需要強大算力（如GPU加速）。
成本：激光雷達等主動式設備價格高昂。
