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机械人视觉可以看到隐藏的物体

盘算机视觉研究人员已经证明他们可以使用特殊的光源和传感器来视察角落周围或通过反光过滤器,使他们能够重建看不见的物体的形状。
 

来自卡内基梅隆大学,多伦多大学和SFU盘算机学院的研究人员体现,这种技术使他们能够很是详细地重建图像。
 

卡内基梅隆机械人研究所助理教授Ioannis Gkioulekas 体现,这是研究人员首次能够盘算出毫米级和微米级弯曲物体的形状,为更大的非线性套件提供了重要的新组件。-sight(NLOS)成像技术现在由盘算机视觉研究人员开发。
 

“令人兴奋的是,隐藏物体的重建质量更接近于我们习习用于视察视线内物体的扫描,”SFU危害立异实验室的研究人员说。“到目前为止,我们只能在相对较小的区域内实现这种详细水平,但这种能力将增补其他NLOS技术。”
 

这项事情获得了国防高级研究计划局的REVEAL计划的支持,该计划正在开发NLOS功效。该研究在加利福尼亚州长滩举行的2019年盘算机视觉和模式识别集会上展示,并获得了Z佳论文奖。
 

“这篇论文指出,在非视距重建方面取得了重大进展 - 实质上是能够看到隐藏在角落里的物体的能力”。“从理论上讲,这既是一篇美丽的论文,也是一本鼓舞人心的论文。它继续推动盘算机视觉领域的生长。“
 

人们看到的大部分内容 - 以及相机检测到的内容 - 来自反射物体并直接反射到眼睛或镜头的光线。可是光也会反射出其他偏向的物体,从墙壁和物体上反弹。这些散射光的微弱Z终可能会抵达眼睛或镜头,但会被更直接,更强大的光源冲洗掉。NLOS技术试图从散射光中提取信息 - 自然爆发或以其他方法 - 并爆发场景,物体或物体的其他部分不可见的图像。
 

“其他NLOS研究人员已经证明了NLOS成像系统能够理解房间巨细的场景,甚至只使用自然爆发的光来提取信息,”Gkioulekas说。“我们正在做一些与这些要领相辅相成的事情 - 使NLOS系统能够在一小块区域内捕获细节。”
 

在这种情况下,研究人员使用超快激光将光从墙上反射,以照亮隐藏的物体。通过知道激光何时发射光脉冲,研究人员可以盘算光线反射物体所需的时间,在返回途中从墙壁反弹并抵达传感器。

 

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左侧,使用非视距成像扫描四分之一的图像。在右边,使用视线成像扫描四分之一的图像。| 图片来源:CMU
 

“这种航行时间技术类似于自动驾驶汽车经常使用的激光雷达技术,用于建立汽车周围情况的3D地图,”Shumian Xin博士说;等搜У难。
 

以前实验使用这些航行时间盘算来重建物体的图像取决于其反射的亮度。可是在这项研究中,Gkioulekas说研究人员开发了一种纯粹基于物体几何形状的新要领,这反过来使他们能够创立一种丈量其曲率的算法。
 

研究人员使用的成像系统实际上是一个能够感应单个光粒子的激光雷达,用于测试塑料壶,玻璃碗,塑料碗和滚珠轴承等物体上的技术。他们还将这种技术与称为光学相干断层扫描的成像要领相结合,以重建美国宿舍的图像。
 

除了看到隐藏在角落之外的物体,该技术证明在通过漫射滤光片(例如厚纸)时是U效的。
 

到目前为止,该技术在短距离内获得证明 - Z多一米。但研究人员推测,基于物体几何丈量的技术可能会与其他互补要领相结合,以改善NLOS成像。它也可以用于其他应用,例如地动成像和声学和超声成像。
 

除了Narasimhan,Gkioulekas和Xin之外,研究团队还包括CMU电气和盘算机工程系助理教授Aswin Sankaranarayanan; Sotiris Nousias,伦敦大学学院医学物理和生物工程博士; 和Kiriakos N. Kutulakos,多伦多大学盘算机科学教授。
 

研究人员是一个更大的协作团队的一部分,其中包括来自斯坦福大学,威斯康星大学麦迪逊分校,Zaragosa大学,米兰理工大学和法国 - 圣路易斯德国研究所的研究人员,他们正在开发一套增补NLOS成像技术。
 

加拿大SFU大学的研究人员和DaoAI Robotics Inc 开发了一套基于深度学习的机械人视觉系统,3D视觉可包括多个相机和激光位移系统。激光位移系统基本上像激光雷达一样事情,丈量从扫描外貌返回的反射激光。多个摄像机系统使用三角丈量算法来解释从零件上的多个视角收集的信息。jxf吉祥坊WeRobotics视觉系统就是这样一种可以被配置用于这种类型的立体3D视觉。
 

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WELINKIRT WeRobotics是3D点云处理系统的一个示例,它使用深度学习来学习推理三维空间里面三维物体的具体位置。在生产线上,毫米级的精度是基本的,这使得盘算机需要处理的变量无限多。
 

3D视觉比2D视觉处理具有更高的盘算需求。jxf吉祥坊国际机械人视觉研究院首席战略官冉祥解释说:“在3D中,将部件的3D图像与点云或3D图像数据进行比较涉及更多的图像处理,并且盘算量很是大。jxf吉祥坊科技拥有技术的 DaoAI特征点识别系统通过对物体的外貌特征点界说,将目标工件的三维坐标界说,接纳机械人自主学习,构建一个AI数据库,通过搭载于机械人前端的机械人感知系统,WeRobotics认知处理系统可以实时收罗机械人所视察到的图像或感受到力量反响,WELINKIRT认知处理系统通过WEROBOTICS软件算法,将数据进行重构、盘算和处理。从而使机械人获得认知能力、能够凭据差别的工件,在差别的位置和维度,以及合适的力量进行抓取或者装配、检测。”
 

除了DARPA, 科学基金会,水师研究办公室和加拿大自然科学与工程研究委员会也支持这项研究。

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