2017年の技術展望: 3D深度カメラ技術ソリューションの簡単な分析

Apple が新世代製品 iPhone 8 に前面 3D 深度カメラを搭載するというニュースにより、3D 深度カメラのコンセプトが世間の注目を集めています。実際、VR、ロボット工学、セキュリティ、自動運転など、将来的には多くの最先端分野のアプリケーションが深度カメラにますます依存するようになるでしょう。これが、国際的な大手企業がこぞってこの分野で計画を立てている理由です。以前、Antarctic Bearは、Huaweiが北京で業界初の3Dモデリング携帯電話であるHonor V9をリリースしたと報じました。ユーザーはレーザーフォーカスで顔データを取得し、アルゴリズムで3Dポートレートモデルを構築し、プリインストールされたアプリを通じて3Dプリントプラットフォームのさまざまな消費者ニーズにリンクできます。

現在、3D深度カメラは技術基盤期を過ぎ、方向性が明確になっており、今後3～5年の成長期に入り、3Dセンサーの波を起こすことになるでしょう。このテクノロジーが革命を起こす前に、簡単に見てみましょう。

3D深度カメラとは何ですか?
3D深度カメラと通常のカメラの違いは、平面画像を取得できることに加えて、撮影した物体の深度情報、つまり3次元の位置とサイズ情報も取得できることです。これにより、コンピューティングシステム全体が環境と物体の3次元データを取得します。この情報は、人体追跡、3次元再構成、ヒューマンコンピュータインタラクション、SLAMなどの分野で使用できます。

深度カメラには次のような利点があります。
1) 2次元画像と比較して、距離情報を通じて物体間のより豊富な位置関係が得られ、前景と背景を区別することができる。
2) 深度情報は、ターゲット画像のセグメンテーション、ラベリング、認識、追跡などの従来のアプリケーションにも引き続き使用できます。
3) さらに加工すると、3Dモデリングなどの用途に使用できます。
4) ターゲットを迅速に識別し追跡する能力
5) CCDや通常のLEDなど、主な付属品のコストが比較的低く、将来の普及と使用に有利です。
6) CMOS の特性により、大量のデータと情報を取得できるため、スキャン装置の補助を必要とせずに複雑な物体の姿勢を判断するのに非常に効果的です。

3D深度カメラで使用される主流の視覚技術<br /> ハードウェアの実装方法に応じて、現在業界で使用されている主流の 3D ビジョンテクノロジには、構造化光テクノロジ、飛行時間 (ToF)、および両眼マルチアングルステレオイメージングの 3 つがあります。

1) 構造ライト
レーザーの屈折とアルゴリズムにより物体の位置と奥行き情報を計算し、3次元空間全体を復元します。構造化ライトの代表的な製品は、Microsoft の Kinect 世代です。特定の斑点や点のレーザー赤外線パターンを放射し、測定対象物がこれらのパターンを反射すると、カメラはこれらの反射パターンをキャプチャし、斑点や点のサイズを計算し、元の斑点や点のサイズと比較して、測定対象物とカメラ間の距離を測定します。

現在、これは業界では比較的成熟した深度検出ソリューションです。多くの LiDAR および 3D スキャン技術では、構造化光ソリューションが使用されています。しかし、この技術では屈折した光の着地点の変位によって位置を計算するため、正確な奥行き情報を計算することはできず、認識距離に対する要件が厳しいという問題がありました。また、周囲の光の影響を受けやすく、強い光の下には適さず、応答が遅くなります。

一般的な構造化ライトソリューションには、PrimeSense (Microsoft Kinect 第 1 世代) と Intel RealSense (フロントエンドソリューション) があります。

2) 飛行時間
TOF システムは、送信機から物体に光パルスを送信する光検出および測距 (LIDAR) システムの一種です。受信機は、光パルスが送信機から物体まで移動し、受信機に戻るまでの時間をピクセル形式で計算して、物体までの距離を決定します。 TOF システムは、シーン全体を同時に取得し、3D 距離画像を決定できます。測定された物体の座標は 3D 画像の作成に使用でき、ロボット工学、製造、医療技術、デジタル写真などの分野で機器を制御するために使用できます。

TOF ソリューションの利点は、応答速度が速く、深度情報の精度が高く、周囲光の影響を受けにくいことです。これらの利点により、TOF ソリューションはモバイルジェスチャ認識の最も有望なソリューションとなっています。代表的なメーカーとしては、Microsoft（Kinect 第2世代）、STMicroelectronics、Infineon、Texas Instruments などが挙げられます。

3) 両眼マルチアングルステレオ画像（マルチカメラ）
ジェスチャー認識の現在のリーダーである Leap MoTion はこの技術を使用しています。 2台以上のカメラを使用して同時に画像を収集し、これらの異なるカメラで同時に取得した画像の差分を比較して深度情報を計算するアルゴリズムを使用して、多角度の3次元画像を実現します。

Leap MoTion ソリューションは、2 台のカメラを使用して、わずかにオフセットされ、人間の目と同じ順序の左右のステレオ画像を取得します。 2 つの画像を比較することで、コンピューターは画像内のオブジェクトの変位に対応する異なる画像を取得できます。さまざまな画像やマップは、特定のシステムのニーズに応じて、カラーまたはグレースケールになります。

双眼鏡マルチアングルステレオイメージングソリューションの利点は、周囲の光に邪魔されにくく、屋外環境に適しており、7×24時間の長期作業の要件を満たし、損傷しにくいことです。欠点は、薄暗い環境や特徴がはっきりしない場合には適さないことです。現在は、インテリジェントセキュリティ監視、ロボットビジョン、物流検出などの分野で使用されています。

モバイルに最適なテクノロジーはどれですか?

まとめると、3つの主流の技術ソリューションのうち、TOFソリューションは応答速度が速く、深度情報の精度が高く、認識距離範囲が広く、周囲光の影響を受けにくいため、モバイル3Dビジョンにとってより実現可能で最も有望なソリューションです。構造化光ソリューションも、その成熟した技術と工業化製品の数が多いため、一部のメーカーに採用されています。両眼立体画像は比較的新しい技術であり、関与するメーカーは少なく、屋外の強い光条件や高解像度のアプリケーションに適しています。現在は主にロボットビジョン、自律走行などの分野で使用されています。

記事の冒頭でも述べたように、私たちが最も注目するモバイルハードウェアである携帯電話、特にAppleの機能向上は、常に業界革命を巻き起こすきっかけとなるでしょう。 Apple は iPhone 7 で TOF 原理に基づく前面近接センサーを使用しています。これまで、Apple の iPhone 5 と iPhone 6s はどちらも LED + 光検出器ソリューションを使用していました。 LED + 光検出器から TOF まで、モバイル TOF ソリューションが技術的に大きな進歩を遂げたことがわかります。

他の 2 つの技術と比較すると、TOF はスマートフォンへの応用に適しています。TOF 原理を使用してモーショントラッキングと奥行き認識を実現する手法は、Google の Project Tango ソリューションに登場しました。このソリューションは主に空間 3 次元データの収集に使用され、ジェスチャー/顔認識への応用に非常に近いものです。

3D深度視覚技術は、Microsoft KinectやIntel RealSenseなどの消費者向け製品に登場しています。ハードウェア技術の継続的な進歩とアルゴリズムとソフトウェアの継続的な最適化により、3D深度視覚の精度と実用性が大幅に向上します。特に、TOFソリューションとVCSELの急速な成熟により、「深度カメラ+ジェスチャー/顔認識」がモバイルスマート端末に大規模に参入するための基礎が築かれました。これにより、あなたの手がさらに自由になり、人間とコンピューターのインテリジェントなインタラクションのための新しい空間が開かれることは間違いありません。

出典: SuperD
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