馬雲曾經說過,“我從小就很懶，懶到連肉都不想長，長大以後，我發現懶人才是改變世界的第一生產力，幾乎所有的科技進步，都是為了讓你更懶得生活。”
懶，是人類刻在基因裡的本質。
人們懶得每次去計算，於是有了數學公式、計算機；
懶得爬樓，於是有了電梯；
懶得走路，於是有了汽車、火車、飛機……
這樣的例子太多了，小編也懶得羅列了，就是這麼任（lan）性（duo）。
現在，人們又有了更龐大的計劃——用AI改變世界，要用智能機器幫助人從生活生產的勞累中進一步解脫出來。
圖片來源於網絡
比如現在討論度很高的自動駕駛。特斯拉讓自動駕駛成為了觸手可及的功能。原本一個人連續開車2個小時就會出現疲勞，而在L2+級自動駕駛出現後，駕駛者就能節省大量精力，連開5-6個小時都不累。
但是，要想實現真正意義上的自動，如何完美地避障，就成了首先要解決的問題。現在有很多的智能設備都不具備真正意義上的“視覺”，它們並不能看見東西，僅僅是做到了“半盲”的感應外界。所以，在應用上它們的準確度和安全性都還有不足之處。
能夠代替人完成複雜操作的智能機器，需要有一雙像人一樣的眼睛來還原真實的三維世界，這就不得不借助3D視覺技術。
什麼是3D視覺？
所謂的二維感知能力，即判斷物體的長、寬（X,Y軸），但無法判斷物體的遠近（Z軸）。人有兩隻眼睛，可以通過大腦處理接收到的圖像，產生立體視覺，判斷物體的遠近（Z軸）。但是機器視覺，則需要三維（X、Y、Z軸）的數據，才能具備3D視覺。
2015年，一張“鴿子為什麼這麼大”的照片火遍全網，其本質原因就是單圖像傳感器難以體現深度（物體遠近）信息，顯得圖中的鴿子格外巨大。“近大遠小”在人眼視覺中本是常識。然而僅僅憑藉一張二維照片，在失去深度信息的前提下，缺少3D視覺的機器可就沒辦法準確做出判斷了。如果在輸入端沒有深度的信息，AI對世界的認知就會失真，進而輸出錯誤的判斷。
要讓機器準確可靠地完成精細複雜的工作，那麼機器視覺的發展趨勢必然是三維化。
知象光電3D相機 識別定位應用案例
應用案例信息
- 3D相機：Surface 120
- 光源：Class 1紅外光（人眼安全）
- 工作距離（mm）：500
- 點精度（mm）：±0.5mm@500mm
- 點雲輸出：RGB-D
- 支持操作系統：Linux（Ubuntu18.04）；Windows 10
- 使用環境：室內
獲取視頻信息失敗
知象光電自主研發的Surface系列工業面掃描3D相機，採用自主研發的激光控制技術，無需機械運動機構，即可完成一定區域內的高精度三維掃描與成像，精度最高可達0.05mm。該款3D相機可單獨運行也可與機器人協作，在路徑規劃與導航、焊縫跟蹤、無序抓取、拆垛碼垛、三維建模等應用場景中均表現優異。
免責聲明：部分文字（圖片）可能來自網絡！如有侵權，請直接聯繫我們進行處理，我們會第一時間處理相關侵權信息，轉載請註明來源。
