机器视觉检测之3D检测

1. 什么是3D检测？为什么需要它？

3D检测 是指通过视觉传感器获取物体的三维信息（点云、深度图、网格等），并在此基础上识别、定位、测量和分析物体的技术。其输出不仅仅是“是什么”（分类），更重要的是“在哪里”（三维空间中的位置和姿态）和“怎么样”（三维尺寸、形状等）。

为什么需要3D检测？
2D视觉受限于以下因素：

• 信息丢失：丢失了深度（Z轴）信息。

• 对光照敏感：颜色、阴影变化极易影响检测结果。

• 无法处理高度重叠：难以区分堆叠物体的层次关系。

• 无法进行精确三维测量：无法得到物体的真实尺寸、体积或三维轮廓。

3D检测的优势在于：

• 提供空间信息：精确获取物体的XYZ坐标和旋转角度（6个自由度，6-DoF姿态）。

• 不受表面颜色和光照影响：基于形状进行检测，稳定性更高。

• 能处理复杂堆叠：可以分辨出堆叠物体中每一个个体的位置和姿态。

• 实现真三维测量：直接进行体积、平面度、共面度等复杂测量。

2. 核心硬件（3D图像采集技术）

实现3D检测，首先需要能获取3D信息的传感器。主流技术可分为以下几类：

2.1 光学非接触式（主流）

1. 激光三角测量法

   • 原理：一束激光线投射到物体表面，由于物体高度的变化，激光线在相机视角中会发生形变。通过分析这种形变，可以计算出每个激光点的深度信息，扫描整个物体或线扫可形成3D点云。

   • 优点：精度高（可达微米级）、速度快。

   • 缺点：易受反光表面干扰、视野相对较小。

   • 应用：精密零部件检测、焊缝跟踪、电子元件测量。

2. 结构光

   • 原理：投影仪将一系列编码的光斑（如条纹、网格）投射到物体表面，相机捕捉因物体形状而变形的图案，通过解码计算得到深度图。

   • 优点：精度高、速度快、一次成像即可获取整个视野的3D数据。

   • 缺点：易受环境光干扰，不适用于户外。

   • 应用：苹果Face ID、工业零件分拣、物流体积测量。

3. 立体视觉

   • 原理：模仿人眼，使用两个或多个相机从不同视角拍摄同一物体，通过寻找匹配的特征点，利用三角测量原理计算深度。

   • 优点：硬件成本较低、适合室外环境。

   • 缺点：依赖物体表面纹理，对于无纹理或重复纹理物体效果差；计算复杂度高。

   • 应用：自动驾驶、机器人导航、农业收割。

1. 飞行时间法

   • 原理：传感器向场景发射调制过的脉冲光，通过计算光从发射到返回传感器的时间差或相位差，直接得到每个像素的深度值。

   • 优点：抗干扰能力强、工作距离远、帧率高。

   • 缺点：分辨率相对较低、精度受限于时钟精度。

   • 应用：服务机器人避障、手势识别、人员计数。

3. 核心软件算法与处理流程

获取3D数据（通常是点云或深度图）后，需要一系列算法进行处理和分析。

3.1 传统方法（基于特征）

1. 预处理：点云滤波（去噪、降采样）、分割（将场景中的物体与背景分离）。

2. 特征提取：提取点、线、面等局部或全局特征，如：

   • 法向量

   • FPFH / SHOT（快速点特征直方图/签名直方图）

3. 匹配与定位：

   • 模板匹配：将待检测物体的CAD模型与场景点云进行匹配（如使用ICP - 迭代最近点算法），找到最佳的位姿变换。

   • 特征匹配：将场景中提取的特征与模型库中的特征进行匹配，估算物体姿态。

3.2 深度学习方法（主流趋势）

深度学习极大地推动了3D检测的发展，尤其是在复杂场景下的鲁棒性。

1. 基于多视图：

   • 将3D点云投影到多个2D平面（如俯视图、前视图），然后使用成熟的2D CNN（如YOLO, Faster R-CNN）进行检测，最后将结果融合回3D空间。

   • 优点：可以利用强大的2D检测网络。

   • 缺点：信息在投影过程中有损失。

2. 基于体素：

   • 将3D空间离散化为规则的体素网格（3D像素），然后使用3D CNN进行处理。

   • 优点：结构规整，易于应用3D卷积。

   • 缺点：计算量和内存消耗巨大，分辨率受限制。

3. 基于点云（直接处理）：

   • PointNet/PointNet++：开创性地直接处理无序点云，通过对称函数保证排列不变性，能够进行分类、分割和检测。

   • VoxelNet / PointPillars：一种混合方法，先将点云划分为体素，提取每个体素内的特征，再转换为伪图像用2D CNN处理，平衡了精度和速度，在自动驾驶中广泛应用。

   • 3D SSD / 3D R-CNN：类似于2D目标检测的思路，但在3D空间中生成候选框（3D Bounding Box）并进行分类和回归。

4. 典型应用场景

• 工业自动化：

  • 机器人无序抓取：引导机器人从料框或传送带上准确抓取随意放置的零件。

  • 高精度三维尺寸测量：检测零件的平面度、垂直度、孔径、体积等。

  • 装配验证：检查多个部件是否正确安装到位。

  • 缺陷检测：检测物体的凹坑、划痕、变形等三维形貌缺陷。

• 自动驾驶：

  • 障碍物检测与跟踪：检测车辆、行人、骑行者等，并预测其运动轨迹。

  • 高精地图创建与定位：利用激光雷达（LiDAR）构建环境的三维地图。

• 物流与仓储：

  • 体积测量（DWS）：快速测量包裹的体积，用于优化仓储和计费。

  • 货品盘点与分拣。

• 医疗与生物：

  • 手术导航、牙齿矫正模型扫描、细胞形态分析。

5. 挑战与未来趋势

• 挑战：

  • 数据量大：3D点云数据通常非常密集，对计算和存储要求高。

  • 算法复杂度：3D数据处理比2D更复杂。

  • 成本：高性能3D传感器（如高线数激光雷达）仍然昂贵。

  • 标定与集成：多传感器（相机、激光雷达）的联合标定和系统集成有难度。

  • 缺乏标注数据：3D数据的标注比2D图像更加耗时费力。

• 未来趋势：

  • 传感器融合：结合2D彩色图像和3D深度信息，取长补短。

  • 更高效的网络结构：研究更轻量、更快的3D深度学习模型，以适应实时性要求。

  • 自监督/无监督学习：减少对大量标注数据的依赖。

  • AI与物理模型的结合：将物理规律（如刚体运动）融入神经网络。

  • 边缘计算：将3D检测算法部署在嵌入式设备上，实现端侧智能。

总结

3D检测是机器视觉领域从“感知”走向“认知”和“行动”的关键桥梁。它通过多种硬件技术获取物体的三维信息，并借助传统算法和深度学习模型进行解析，最终实现对物理世界的精确理解和交互。随着硬件成本的下降和算法的不断进步，3D检测的应用范围必将越来越广泛。