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業(yè)界都說3D視覺的出現(xiàn)，是繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率、靜態(tài)圖像到動態(tài)影像后的第四次視覺革命。
在過去幾年里，3D視覺概念迭出，大量資本涌入這個(gè)賽道，新進(jìn)企業(yè)眾多。3D視覺的興起，讓此前被國外巨頭占據(jù)的機(jī)器視覺市場有了更大的想象空間，也讓國產(chǎn)機(jī)器視覺企業(yè)看到了希望。
業(yè)內(nèi)人士普遍認(rèn)為，3D視覺在工業(yè)領(lǐng)域的產(chǎn)值和產(chǎn)出，可能要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于消費(fèi)領(lǐng)域，但因?yàn)闈B透率很低，推進(jìn)速度不夠快，當(dāng)前3D工業(yè)相機(jī)的規(guī)模在幾億美金區(qū)間，設(shè)備和軟件在20億美金水平，但行業(yè)市場有50倍以上的滲透率增長空間。
從2D視覺到3D視覺
這兩年，國內(nèi)興起了一批以3D視覺研發(fā)為主的企業(yè)，比如今年1月份才注冊的深淺優(yōu)視，7月份就出了樣機(jī)，目前，深淺優(yōu)視的代產(chǎn)品正在和3C電子、注塑、PCB等行業(yè)的一些頭部客戶進(jìn)行實(shí)測。
在深淺優(yōu)視CEO周劍看來，目前是國內(nèi)3D視覺創(chuàng)業(yè)公司發(fā)展有利的時(shí)候。“以前工業(yè)相機(jī)市場，一些行業(yè)巨頭產(chǎn)品穩(wěn)定可靠，技術(shù)底蘊(yùn)深厚，訂單多到接不過來，而給小企業(yè)的機(jī)會少?，F(xiàn)在面臨從2D到3D的變革，再加上訂單減少的情況下，制造企業(yè)計(jì)算payback時(shí)會更加嚴(yán)謹(jǐn)，同時(shí)也會考慮培育更多的國內(nèi)供應(yīng)鏈，給初創(chuàng)企業(yè)一些試錯(cuò)的機(jī)會。”
事實(shí)上，從2D到3D的變革，這是一個(gè)自然發(fā)生的事情。鑒微科技銷售總監(jiān)蘇耘德認(rèn)為，未來三年，2D應(yīng)用領(lǐng)域會開始轉(zhuǎn)向3D應(yīng)用領(lǐng)域，這將是非常龐大的市場需求量。
而在工業(yè)應(yīng)用場景中，3D視覺的出現(xiàn)正是硬迎合了機(jī)器人向智能化進(jìn)階的趨勢。“過去工業(yè)生產(chǎn)采用的機(jī)械臂都是盲取，閉著眼睛照著設(shè)定好的路徑加工，沒有更高階的智慧判斷。現(xiàn)在采用3D視覺后，就可以在更復(fù)雜的環(huán)境里更的夾取物件。”
深慧視CEO呂聰奕認(rèn)為，近兩年3D機(jī)器視覺需求的爆發(fā)有著深刻的產(chǎn)業(yè)背景和原因，首先，是從“機(jī)器換人”到“人機(jī)協(xié)作”，過去十年以來，工業(yè)機(jī)器人在沿海地區(qū)制造企業(yè)得到了廣泛的部署，這是協(xié)作類機(jī)器視覺產(chǎn)生的基礎(chǔ)；其次，是C2M的訂單組織方式變革客觀上要求生產(chǎn)線的部署更加柔性，工序的來料、生產(chǎn)、質(zhì)檢的自動化彈性更強(qiáng)，這些加速了3D機(jī)器視覺在制造業(yè)的規(guī)?；瘧?yīng)用；另外，是國內(nèi)勞動力成本的上漲趨勢導(dǎo)致用工荒已經(jīng)從普通藍(lán)領(lǐng)工人群體延伸到一部分質(zhì)檢為代表的高技術(shù)工人群體，這對于機(jī)器視覺檢測提出了更高的要求。
2D視覺 VS 3D視覺
在3D視覺興起之后，選擇2D視覺還是3D視覺，成為一個(gè)有爭議的問題。
有業(yè)內(nèi)人士表示，3D視覺將全面替代2D視覺；但也有觀點(diǎn)認(rèn)為，3D視覺價(jià)格高，在可以應(yīng)用2D視覺的場合，沒有必要用3D視覺；當(dāng)然還有第三方觀點(diǎn)認(rèn)為，2D視覺和3D視覺可以融合應(yīng)用。
圖漾科技CEO費(fèi)浙平表示，3D的應(yīng)用機(jī)會只能來自于2D做不到或者做不好的場景，就具體技術(shù)角度而言，2D顏色和3D幾何數(shù)據(jù)的采集是從兩個(gè)不同的物理通道進(jìn)行的。
“3D視覺無可替代的關(guān)鍵點(diǎn)在于幾何數(shù)據(jù)的采集和利用，在傳統(tǒng)的圖像顏色信息之外增加了額外的空間維度，定性而言，在傳感器的數(shù)據(jù)采集層面就同人的視覺系統(tǒng)持平了，往后如果機(jī)器視覺的人工智能能力再不如人的話，就只能歸咎于數(shù)據(jù)質(zhì)量和機(jī)器的聰明程度了。”
舉幾個(gè)例子，如果要測量某些物體的相對尺寸比例，2D視覺可以勝任，但如果要測量物體幾何尺寸的話，那3D視覺將是選項(xiàng)；在工業(yè)自動化中，如果能夠保證目標(biāo)物體的有序平鋪，2D視覺通常能夠做得又快又好又經(jīng)濟(jì)，但如果目標(biāo)物體是無序的話，則必須有3D視覺加持。
2D視覺比3D視覺便宜這么多，為什么在抓取中不使用2D視覺呢？呂聰奕表示，在料筐多層的情況下，用2D視覺很難地引導(dǎo)機(jī)器人末端接近物體，或者說很難直接用平面信息引導(dǎo)機(jī)器人末端準(zhǔn)確抓取物體，3D視覺在這種多種維度的情形下，抓取物體可以保證更高的準(zhǔn)確性。”
但呂聰奕并不主張完全放棄2D視覺。深慧視用2D視覺和3D視覺結(jié)合機(jī)器人所做的案例已經(jīng)應(yīng)用在聯(lián)想的產(chǎn)線上進(jìn)行檢測，機(jī)器人末端配置2D相機(jī)，用來對服務(wù)器表面的一系列字符和二維碼做識別，判斷是否貼錯(cuò)和有瑕疵，3D視覺主要安裝在上方，對產(chǎn)品進(jìn)行定位從而確認(rèn)機(jī)器人的走位，引導(dǎo)機(jī)器人的動作。“未來在工廠應(yīng)用中，與機(jī)器人的結(jié)合下，光有3D視覺不一定能夠解決所有的問題，而2D視覺和3D視覺結(jié)合使用會是比較的解決方案。”呂聰奕說。
3D視覺在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用
雖然，3D視覺正在多個(gè)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)落地，但整體而言，3D視覺目前還處于早期，落地場景都還比較分散，只能算是有了一些點(diǎn)的突破，還談不上線和面的普及。
當(dāng)前市面上主流的3D視覺技術(shù)有三種：雙目視覺、飛行時(shí)間(ToF)和結(jié)構(gòu)光。工業(yè)領(lǐng)域基本上都是采用“雙目+結(jié)構(gòu)光”的方案，其中的結(jié)構(gòu)光又有動態(tài)結(jié)構(gòu)光和靜態(tài)結(jié)構(gòu)光的差別。
“在工業(yè)檢測領(lǐng)域，尤其是需要0.1mm以下的超高精度場景里，動態(tài)結(jié)構(gòu)光的靜態(tài)拍攝方法目前是合理選項(xiàng)，而在大量的普及化應(yīng)用場景中，靜態(tài)結(jié)構(gòu)光產(chǎn)品將是*。”費(fèi)浙平說。圖漾科技采用的技術(shù)方案正是屬于雙目結(jié)構(gòu)光路線，但是在結(jié)構(gòu)光設(shè)計(jì)和物理實(shí)現(xiàn)方法上面做了很多創(chuàng)新，針對不同產(chǎn)品規(guī)格，采用了靜態(tài)散斑結(jié)構(gòu)光、多模態(tài)組合結(jié)構(gòu)光、動態(tài)結(jié)構(gòu)光等以實(shí)現(xiàn)多種不同規(guī)格和價(jià)格的完整產(chǎn)品線。
在工業(yè)檢測和測量應(yīng)用中，目前常見的是兩種產(chǎn)品，一是激光線掃描相機(jī)、二是雙目動態(tài)結(jié)構(gòu)光。這兩種方案在原理上能夠?qū)崿F(xiàn)高精度的視覺測量，常見精度范圍為0.1~0.01mm甚至更高，但是量程通常很小(幾厘米到幾十厘米)、體積功耗非常大、對工況條件要求比較高、價(jià)格奇高，目前在工業(yè)檢測和自動分揀中有局部應(yīng)用，平均價(jià)格超過1萬美金。
當(dāng)前，影響3D視覺在工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的還有一個(gè)因素就是價(jià)格。費(fèi)浙平認(rèn)為，即使需求成熟了，一個(gè)產(chǎn)品的價(jià)格沒達(dá)到一個(gè)合適的“甜蜜點(diǎn)”的話，應(yīng)用普及的速度也上不來，尤其在國內(nèi)市場。而他認(rèn)為的“甜蜜點(diǎn)”應(yīng)該是1年，必須要讓終用戶看到后有兩眼發(fā)光、拍腦袋就上的沖動。
具體來說，根據(jù)不同的場景需求和產(chǎn)品規(guī)格，他認(rèn)為產(chǎn)品價(jià)格要控制在2000~20000人民幣之間，包含3D工業(yè)相機(jī)和軟件算法的完整方案、軟硬價(jià)都滿足工業(yè)級成熟穩(wěn)定可靠性要求，且軟件要做到優(yōu)化，能在普通工控機(jī)上運(yùn)行，不能動輒就用到GPU，計(jì)算單元也是成本大頭。當(dāng)然這里不包括差異化的非標(biāo)定制和服務(wù)。
目前，融合深度學(xué)習(xí)的3D機(jī)器視覺在檢測領(lǐng)域的應(yīng)用正在成為一種趨勢。周劍表示，深度學(xué)習(xí)解決了大量數(shù)據(jù)的篩選問題，這在以前(包括當(dāng)下絕大部分)是完全依賴人工，甚至無法解決的難題。
但他也坦言，雖然深度學(xué)習(xí)就像一個(gè)工具一樣，具備解決很多實(shí)際問題的能力。但工具往往也是萬不能工具，怎么利用好這個(gè)工具對一些具體場景進(jìn)行處理是需要繼續(xù)試錯(cuò)的。
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