【机器视觉产业联盟-人物专访】智能感知协同助力，挖掘3D视觉发展新模式—

段汇塬

广州虹科电子科技有限公司智能感知事业部部长

作为人工智能和物联网时代关键基础共性技术，3D视觉被赋予了更多的价值。从智能制造到人脸识别，从VR看房到无人驾驶，应用场景不断拓展。但从目前来看，相比2D视觉成熟而广阔的市场，3D视觉仍处于起步阶段，距离大规模普及还有很长的一段路要走。虹科电子在3D视觉市场早有布局，机器视觉技术与智能感知技术相辅相成、齐头并进，是当前行业内较为抢眼的协作发展模式。近日，我们有幸采访到了广州虹科电子科技有限公司智能感知事业部部长段汇塬，一起来听听他对3D视觉有什么看法，机器视觉第四次革命又将在中华大地谱写出怎样的序曲。

CMVU：很高兴采访您，首先请您介绍一下自己。

大家好，我叫段汇塬，现任虹科电子智能感知事业部部长，毕业于早稻田大学信息生产制造研究科，主要研究传感检测和硬件研发相关内容。目前的工作专注于机器视觉成像和图像采集技术及应用。我们团队与国内外机器视觉系统专家有深度的合作交流，致力于为行业客户提供智能硬件设备解决方案和全面的支持。

CMVU：业内了解虹科的都知道，虹科智能感知事业部主攻智能感知与机器视觉方向，这种研发组合对于虹科有什么战略意义？

机器视觉是智能感知的技术核心，智能感知是机器视觉的应用落地，两者相辅相成。我们的定位是成为智能感知与机器视觉领域领先资源整合及技术服务落地供应商，对于客户不同的需求会针对实际场景为他选择合适的技术方向以及搭配合适的硬件系统。此外我们也立足于现有项目经验，提供对于现有视觉系统的升级方案，比如工业检测领域的检测需求升级，能够基于客户的现有系统通过边缘网关植入AI分析的功能。

CMVU：您觉得3D 机器视觉的发展对工业制造自动化技术有什么影响？

3D机器视觉的诞生解决了传统2D视觉系统不提供深度信息的目标痛点，他们往往能够执行更复杂的自动化任务，因为它们提供具有精确 X、Y 和 Z 坐标的3D点云。

现实世界的检测对象通常会比我们想的更复杂，它可能具有不同的纹理、不均匀的对象高度和其他元素，这些元素是时常变化的。相较传统工业相机而言，3D相机技术可以更好地适应这些差异，赋能工业制造自动化技术能够适应非结构化环境从而更好地更新检测需求。

对于不同的应用需求选择合适的3D视觉技术是非常重要的。比如结构光技术可以获得亚微米级别分辨率的3D体积图像，但容易受镜面反射及环境光的干扰而导致失真。Stereoscopy技术的主要优势是可以用任何两个标准面阵扫描相机来生产这样的系统，但是其景深有限且Z轴精度相对较低。简而言之，对于高分辨率和高精度应用，结构光和激光三角测量(Laser triangulation)通常是首选，而对于物体识别或定位、分拣等分辨率需求较低的应用，则首选飞行时间 (ToF) 或Stereoscopy技术。

CMVU：目前虹科3D视觉产品都有哪些，相比业内同类产品有什么特色，分别在哪些领域有重要应用？

目前虹科主要推广的是结合了双目散斑技术和结构光3D相机，它拥有主动式、高精度、可探测静态或动态物体、不受光照变化和物体表面特征影响和支持户外工作等特点。对比被动式的双目立体视觉，主动式的结构光集成投影仪生成额外的纹理，能够得到更完整的深度图像。

我们目前的应用领域主要包含自动化搬运、体积测量、质检和医疗四大板块，具体来说：

●虹科3D相机是用于机器人安装设备的紧凑型传感器，并且软件SDK包含机器人手眼校准

● 对于零件分拣，提供一次性的图像采集可以提高拣选率，并且为较小的部件提高分辨率，多个视角，零件精准定位

● 关于尺寸检测和体积测量，广泛应用于传送带上的成型零件

CMVU：当前行业内有一种趋势，在相机端引入分析算法，使相机能够处理更复杂的运算。您如何看待这种趋势，这在3D相机中是否同样可以实现？

我们的XR相机相比于其他普通的3D相机可以实现在相机端进行2D图像的匹配计算，不需要将2D图像传回到工控机做图像匹配运算，减少工控机CPU算力要求，提高处理效率。在相机端引入算法，确实是当今行业的一种趋势，我们也在做这方面的考量，也需要兼顾方案成本。算法功能的引入必然会提升方案整体成本，有些客户需要结合使用其他传感器或者设备，连接也还是需要通过工控机。