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【行业热点】全球抗疫让机器视觉频上热搜,3D成像与红外热成像到底有何不同?

自新冠肺炎疫情大规模爆发以来,采用红外热成像技术的体温筛检设备的市场需求迅速增长。红外成像市场也因此获得了广泛的社会关注。由于红外成像领域的前沿技术此前还未形成社会普及性应用,因此人们在热议该类技术时,也产生了不少困惑。其中,引发网友讨论的热门问题之一就是————

目前很火的3D成像和红外热成像是一回事吗?

虽然3D成像技术与红外热成像技术,常用的核心元件中均有MEMS芯片,但是他们实际上采用的并不是同一个技术,而且其主要的应用领域也各有不同。

3D成像技术

3D成像技术,也常被称作3D相机技术。

普通数码相机输出的图像以二维像素网格构成。依据每个像素的属性将其定义为红色(Red)、绿色(Green)、蓝色(Blue),通常称为RGB。不同属性的像素可以用0-255的数字来表示,例如,黑色的相应值为(0,0,0),纯鲜红色的相应值是(255,0,0)。成千上百万的像素可以构成我们常见的照片。

3D相机的不同之处在于,它可以测量普通数码相机无法测量的深度数据。所谓深度数据,就是像素到相机的距离。所以3D相机可以获取四个值,分别是RGB值和深度信息,即RGB-D。


3D相机输出的深度信息可以通过不同的形式显示出来。在上图示例中,左边为彩色图,右边为深度图。深度图中的不同颜色,表示像素到相机的距离,青色表示距离相机最近,而红色则表示距离相机最远。其实深度图的显示,使用什么颜色不重要,只是为了便于识别。

3D相机通过其使用的深度数据计算方式来进行分类。常见类型有:采用结构光与编码光技术的3D相机;采用立体视觉技术的3D相机;采用TOF技术的3D相机。不同类型的3D相机其性能特点和使用场景均有所不同。(了解更多3D相机请点击往期文章:选型指南|你真的知道自己需要什么样的3D相机吗?

3D相机可以让任何设备和系统不需要人工干预的方式理解场景。虽然计算机可以实现理解二维图像,但这需要投入大量的时间和成本来训练机器学习网络。3D相机本身可提供一些无需训练便可识别的信息,例如,3D相机可直接区分前景、背景、场景,从图像中剔除背景物,这对于需要分割背景的相关应用中非常有帮助。未来,3D视觉技术不仅能帮助设备看得更远、更立体,更精准,同时还能联合人工智能,助力安防检测、工业制造、医疗、人工智能等更多领域的升级、创新。

红外热成像技术

红外热成像与普通成像对比

人眼能够感受到的可见光波长为:0.38—0.78微米。通常我们将比0.78微米长的电磁波,称为红外线。自然界中,一切物体都会辐射红外线,因此利用探测器测定目标本身和背景之间的红外线差,可以得到不同的红外图像,称为热图像。同一目标的热图像和可见光图像是不同的,它不是人眼所能看到的可见光图像,而是目标表面温度分布图像,或者说,红外热图像是将人眼不能直接看到的目标之表面温度分布,变成人眼可以看到的代表目标表面温度分布的热图像。


利用红外热成像设备,可以实现雾霾天气下的户外监测、森林监控、故障检查、公共区域的无接触体温筛检等应用。


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