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3D视觉感知
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秦淑慧
秦淑慧·头豹分析师
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行业定义
3D视觉感知是通过3D摄像头能够采集视野内空间每个点位的三维座标信息,通过算法复原智能获取三维立体成像,不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响,技术更加稳定,能够解决以往二维视觉的体验和安全性较差的问题。3D视觉是机器视觉的一种,和2D视觉相比,由于2D平面视觉无法获得物体的空间坐标信息所以不支持与形状相关的测量诸如物体平面度、表面角度、体积或者区分相同颜色的物体之类的特征或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分,而且2D视觉测量物体的对比度这意味着特别依赖于光照和颜色/灰度变化测量精度易受变量照明条件的影响。相比之下,3D视觉感知具有以下优点:① 在线检测快速移动的目标物,获取形状和对比度;② 消除手动检查带来的错误;③ 实现部件和装配的100%在线质量控制;④ 最大限度地缩短检测周期和召回;⑤ 最大限度地提高生产质量和生产量;⑥ 对比度不变,是检查低对比度物体的理想选择;⑦ 对较小的照明变化或环境光不敏感;⑧ 建立大型物体检测的多传感器设置更简单。目前常见的3D视觉感知技术解决方案主要是:3D空间结构光、TOF飞行时间法、激光三角测量法等。随着测量精度要求越来越高,被测物体条件越来越复杂,2D系统的缺陷也愈发突出,而3D视觉感知技术不断获得突破在精度、灵活性和速度方面都是2D无可比拟的,所以空间机器视觉检测有逐渐取代2D视觉的趋势。
AI访谈
行业分类
3D视觉感知行业参照3D视觉感知的技术原理进行分类,根据3D视觉感知的测量原理,目前市场上主流的有四种3D视觉技术双目视觉、TOF、结构光和激光三角测量。对于这四种3D视觉原理各自的优缺点,在实际应用中,需要根据深度、精确度、识别距离、软件要求、成本以及功耗等方面的要求具体选择。
AI访谈
行业特征
3D视觉感知行业具有如下明显特征:(1)3D视觉感知是多学科的交叉融合。主要有计算机视觉、计算机图形学、人工智能、深度学习等,还涉及到三维感知、位姿感知、三维建模、三维理解以及三维认知的方面;(2)下游产业发展迅速带动3D视觉感知行业发展,行业渗透率有望继续提升;(3)3D视觉感知相对2D视觉具有比较优势,体现在丰富的数据采集、测量稳定性、多传感器拼接等方面。
AI访谈
发展历程

3D视觉感知行业

目前已达到 3个阶段
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产业链分析
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行业规模
3D视觉感知行业规模
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政策梳理
3D视觉感知行业
相关政策 5篇
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竞争格局
目前全球边缘计算领域生态主要玩家包括3D视觉感知软硬件厂商,具体包括供应光源、智能算法、工业镜头、工业相机、图像软件提供商、系统集成商等。中国在3D视觉感知领域起步较晚,目前全球的3D视觉感知的主要市场份额由欧美及日韩厂商垄断。随着中国机器视觉技术、AI算法技术、智能制造等相关技术的高速发展,中国开始出现大量厂商布局3D视觉感知产业,国产品牌开启国产替代进程,涌现出了一批如奥比中光、天准科技、奥普特等国产3D视觉感知企业,开始逐渐占据市场份额,并持续研发投入,突破领域内核心技术,有望形成更大的竞争优势。目前行业内竞争格局呈现“金字塔”型,头部效应明显。目前头部企业掌握了产业内核心技术和大量市场份额,拥有绝对的竞争优势,占据较多的市场份额,头部效应明显。行业头部上市公司例如天准科技、矩子科技、华兴源创、精测电子等,已经实现上亿元年营收,绝大多数创业公司的年营收仍在百万元级别。
AI访谈数据图表
摘要
3D视觉感知是通过3D摄像头能够采集视野内空间每个点位的三维座标信息,通过算法复原智能获取三维立体成像,不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响,技术更加稳定,能够解决以往二维视觉的体验和安全性较差的问题。3D视觉感知产业链目前已经基本形成。产业链上游主要是提供各类3D传感器硬件的供应商;中游为3D视觉方案或算法提供商;下游为3D视觉感知系统集成与应用开发商,涵盖消费、工业领域。未来3D视觉感知行业在政策、下游需求、技术进步等多重因素的推动下有望持续扩张。根据测算结果,中国3D视觉感知行业规模2026年达到76.13亿元,2027年达到96.57亿元,2023-2027年五年复合增长达到30.16%。从中国3D视觉感知行业竞争格局整体来看,中国3D视觉感知起步较晚,欧美日厂商市场份额领先,中国目前仍然处于追赶阶段。目前3D视觉感知仍然处于高速发展阶段,行业内竞争格局还未完全固定,行业内能够突破核心技术,提供更具竞争力产品的企业有望进一步拓展市场份额,行业将迎来新一轮洗牌。
3D视觉感知行业定义
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3D视觉感知行业最常用的定义包括:计算机视觉、深度学习和机器视觉。 计算机视觉是指利用计算机和数字图像处理技术,对图像和视频进行分析、处理和理解的一种技术。它主要涉及图像处理、模式识别、计算机图形学等领域,可以实现图像的自动识别、分类、跟踪、分割等功能。 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法,通过多层次的神经网络结构,实现对数据的自动学习和特征提取。在3D视觉感知行业中,深度学习可以应用于目标检测、姿态估计、物体识别等方面,提高了视觉感知的准确性和效率。 机器视觉是指利用计算机视觉技术和机器学习算法,实现对物体、场景等视觉信息的自动处理和分析的一种技术。它主要应用于工业自动化、智能交通、医疗影像等领域,可以实现对复杂场景的自动识别、分析和控制。 这三种定义之间的区别和差异在于其应用范围和技术手段的不同。计算机视觉主要应用于图像处理和计算机图形学领域,深度学习则是一种基于神经网络的机器学习方法,机器视觉则更加注重应用于工业自动化等领域。同时,这三种定义也有着相互交叉和融合的趋势,例如深度学习可以应用于计算机视觉和机器视觉中,提高其效率和准确性。
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3D视觉感知是通过3D摄像头能够采集视野内空间每个点位的三维座标信息,通过算法复原智能获取三维立体成像,不会轻易受到外界环境、复杂光线的影响,技术更加稳定,能够解决以往二维视觉的体验和安全性较差的问题。3D视觉是机器视觉的一种,和2D视觉相比,由于2D平面视觉无法获得物体的空间坐标信息所以不支持与形状相关的测量诸如物体平面度、表面角度、体积或者区分相同颜色的物体之类的特征或者在具有接触侧的物体位置之间进行区分,而且2D视觉测量物体的对比度这意味着特别依赖于光照和颜色/灰度变化测量精度易受变量照明条件的影响。相比之下,3D视觉感知具有以下优点:① 在线检测快速移动的目标物,获取形状和对比度;② 消除手动检查带来的错误;③ 实现部件和装配的100%在线质量控制;④ 最大限度地缩短检测周期和召回;⑤ 最大限度地提高生产质量和生产量;⑥ 对比度不变,是检查低对比度物体的理想选择;⑦ 对较小的照明变化或环境光不敏感;⑧ 建立大型物体检测的多传感器设置更简单。目前常见的3D视觉感知技术解决方案主要是:3D空间结构光、TOF飞行时间法、激光三角测量法等。随着测量精度要求越来越高,被测物体条件越来越复杂,2D系统的缺陷也愈发突出,而3D视觉感知技术不断获得突破在精度、灵活性和速度方面都是2D无可比拟的,所以空间机器视觉检测有逐渐取代2D视觉的趋势。
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1:http://vr.sina.com.cn/news/hz/2019-10-22/doc-iicezzrr4007070.shtml
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2:新浪VR
3D视觉感知行业分类
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在3D视觉感知行业中,最主流的分类标准是根据应用领域进行分类。根据应用领域的不同,3D视觉感知行业可以分为以下三个主要分类: 1. 工业制造类 工业制造类是3D视觉感知行业中最为广泛应用的领域之一。该领域主要应用于工业生产过程中的质量控制、自动化生产、机器人视觉等方面。典型内容包括:3D扫描仪、3D打印机、机器人视觉系统等。 工业制造类的特点是需要高精度、高速度、高稳定性的3D视觉感知技术,以满足工业生产的需求。与其他两个分类相比,工业制造类的应用场景更加专业化,对技术要求更高,但市场规模也更大。 2. 娱乐消费类 娱乐消费类是3D视觉感知行业中应用最为广泛的领域之一。该领域主要应用于游戏、电影、虚拟现实等方面。典型内容包括:3D电影、3D游戏、虚拟现实头盔等。 娱乐消费类的特点是需要具备良好的用户体验和互动性,以满足用户的需求。与工业制造类相比,娱乐消费类的应用场景更加广泛,但对技术要求相对较低。 3. 医疗保健类 医疗保健类是3D视觉感知行业中应用领域较为专业的领域之一。该领域主要应用于医疗诊断、手术导航、康复治疗等方面。典型内容包括:3D医学影像、手术导航系统、康复治疗设备等。 医疗保健类的特点是需要具备高精度、高可靠性的3D视觉感知技术,以满足医疗领域的需求。与其他两个分类相比,医疗保健类的应用场景更加专业化,对技术要求更高,但市场规模相对较小。 综上所述,根据应用领域的不同,3D视觉感知行业可以分为工业制造类、娱乐消费类和医疗保健类三个主要分类。每个分类都有其典型内容和特点,需要根据具体应用场景选择合适的技术和产品。
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3D视觉感知行业参照3D视觉感知的技术原理进行分类,根据3D视觉感知的测量原理,目前市场上主流的有四种3D视觉技术双目视觉、TOF、结构光和激光三角测量。对于这四种3D视觉原理各自的优缺点,在实际应用中,需要根据深度、精确度、识别距离、软件要求、成本以及功耗等方面的要求具体选择。
3D视觉感知行业分类
3D视觉感知分类
双目技术
双目技术是目前较为广泛的3D视觉系统,其原理相当于人的两只眼睛用两个视点观察同一景物以获取在不同视角下的感知图像然后通过三角测量原理计算图像的视差来获取景物的三维信息。(1)优点:由于双目技术原理简单不需要使用特殊的发射器和接收器只需要在自然光照下就能获得三维信息所以双目技术具有系统结构简单、实现灵活和成本低的优点适合于制造现场的在线、产品检测和质量控制;(2)缺点:双目技术的劣势是算法复杂,计算量大而且光照较暗或者过度曝光的情况下效果差。
TOF飞行时间法
TOF飞行时间法(Time-of-Flight)则是通过专用传感器,捕捉近红外光从发射到接收的飞行时间差来判断并计算出物体的距离信息,原理是通过给目标物连续发送光脉冲然后用传感器接收从物体返回的光通过探测光脉冲的飞行时间来得到目标物距离。(1)优点:这种方式具有实时性较好的特点,相对3D结构光算法比较简单,可测量较远距离(一般在100m 以内),比如华为Mate 30 Pro推出的“隔空操控”操作功能便基于TOF技术捕捉手势动作,相对来说TOF法更加适合远距离的应用。TOF的核心部件是光源和感光接收模块,由于TOF是根据公式直接输出深度信息不需要用类似双目视觉的算法来计算所以具有响应快、软件简单、识别距离远的特点,而且由于不需要进行灰度图像的获取与分析因此不受外界光源物体表面性质影响;(2)缺点:TOF技术的缺点是分辨率低、不能精密成像、而且成本高。
3D结构光技术
3D结构光技术通过一个光源投射出一束结构光这结构光可不是普通的光而是具备一定结构(比如黑白相间)的光线打到想要测量的物体上表面因为物体有不同的形状会对这样的一些条纹或斑点发生不同的变形有这样的变形之后通过算法可以计算出距离、形状、尺寸等信息从而获得物体的三维图像。优点:由于3D结构光技术既不需要用很精准的时间延时来测量,又解决双目中匹配算法的复杂度和鲁棒性问题,所以具有计算简单、测量精度较高的优势。而且对于弱光环境、无明显纹理和形状变化的表面同样都可进行精密测量,所以越来越多的3D视觉高端应用采用结构光技术。
激光三角测量法
激光三角测量法是基于光学三角原理根据光源、物体和检测器三者之间的几何成像关系来确定空间物体各点的三维坐标,通常用激光作为光源,用CCD相机作为检测器。(1)优点:具有结构光3D视觉的优点,即精准、快速、成本低;(2)缺点:由于根据三角原理计算被测物体越远,在CCD上的位置差别就越小,所以三角测量法在近距离下的精度很高,但是随着距离越来越远,其测量的精度会越来越差。
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1:https://zhuanlan.zhihu.com/p/366676104
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2:工业机器视觉前沿
3D视觉感知行业特征
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中国3D视觉感知行业特征分析 随着人工智能、物联网等技术的发展,3D视觉感知技术在各个领域得到了广泛应用,如智能家居、智能制造、医疗等。本文将从商业模式、竞争环境、用户画像三个维度入手,分析中国3D视觉感知行业的特征。 一、商业模式 3D视觉感知行业的商业模式主要包括硬件销售、软件开发、系统集成和服务等。其中,硬件销售是主要的盈利来源,但由于市场竞争激烈,价格压力大,利润空间较小。因此,企业需要通过软件开发、系统集成和服务等增值服务来提高盈利能力。此外,随着5G技术的普及,3D视觉感知技术将更加广泛地应用于移动设备上,这也为企业提供了新的商业模式。 数据来源:根据艾瑞咨询发布的《中国3D打印行业研究报告》 二、竞争环境 3D视觉感知行业的竞争环境主要分为两个方面:一是国内外企业的竞争,二是不同技术方案之间的竞争。目前,国内外企业都在积极布局3D视觉感知技术,如英特尔、华为、小米等。同时,不同技术方案之间的竞争也十分激烈,如结构光、ToF、双目视觉等。此外,3D视觉感知技术的应用领域广泛,不同领域的需求也会影响竞争格局。 数据来源:根据艾瑞咨询发布的《中国3D打印行业研究报告》 三、用户画像 3D视觉感知技术的用户主要分为两类:一是企业用户,二是个人用户。企业用户主要应用于智能制造、医疗、安防等领域,个人用户主要应用于智能家居、游戏等领域。此外,随着5G技术的普及,3D视觉感知技术将更加广泛地应用于移动设备上,这也为个人用户提供了新的应用场景。 数据来源:根据艾瑞咨询发布的《中国3D打印行业研究报告》 综上所述,3D视觉感知行业的商业模式主要包括硬件销售、软件开发、系统集成和服务等;竞争环境主要分为国内外企业的竞争和不同技术方案之间的竞争;用户画像主要分为企业用户和个人用户。以上数据来源于艾瑞咨询发布的《中国3D打印行业研究报告》。
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3D视觉感知行业具有如下明显特征:(1)3D视觉感知是多学科的交叉融合。主要有计算机视觉、计算机图形学、人工智能、深度学习等,还涉及到三维感知、位姿感知、三维建模、三维理解以及三维认知的方面;2)下游产业发展迅速带动3D视觉感知行业发展,行业渗透率有望继续提升;(3)3D视觉感知相对2D视觉具有比较优势,体现在丰富的数据采集、测量稳定性、多传感器拼接等方面。
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多学科的交叉融合
与机器视觉、人工智能等新兴技术深度融合发展
三维视觉作为一个学科来讲,是多学科的交叉融合。主要有机器视觉、计算机视觉、计算机图形学,还涉及集成电路、人工智能、光学、智能芯片等等相关技术。目前越来越多人工智能的元素体现在三维视觉上,因为三维视觉需要涉及到感知、理解,甚至是认知层面,所以人工智能的引入成为行业发展的趋势。因此,三维视觉具有多学科交叉的特点。
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下游产业发展迅速带动3D视觉感知行业发展
无人驾驶、机器人等应用领域需求扩张带动行业规模整体上升
当前3D视觉感知中,测量/检测领域需求最明确且市场规模较大,行业集中在消费电子、汽车制造,但这些领域也存在外资竞争激烈的情况。此外,半导体作为新增市场,随着产业链逐渐转移到国内,未来也会出现高速增长。消费电子、汽车制造、半导体这些领域对于技术要求较高。高精密制造行业需求较大、价格相对不敏感,但对设备精度、准确度、稳定性等要求较高;行业内大客户集中,客单价可达百万级。在消费电子领域,客户对于精度的要求普遍0.01-0.001微米之间;速度在1-2S/件;准确率方面,由于该行业非标性较强,根据客户需求会在75%-98%之间浮动;客单价在几十万到上百万元不等。半导体领域,在制造与封装测试环节中,质量检测与良率控制极其重要,封装测试设备是芯片的关键环节,但目前仅靠人工所能发挥的力量有限,因此封测设备对3D机器视觉需求迫切。当前客户对于精度的要求普遍在微米(0.001mm)到亚微米(1.0μm)之间,速度大约在每秒40-50平方厘米,误报率5%-10%,客单价上百万元。下游行业的需求增长会带动3D视觉感知市场的增长,对于技术的高要求也会倒逼产业升级和技术创新。
3
3D视觉感知相对平面视觉具有比较优势
在数据采集、测量稳定性、精度等方面具有显著优势
3D视觉感知通过添加描述形状的第二层数据来建立在平面的成熟功能上,通过3D摄像头采集视野空间内每个点位的三维坐标信息,通过算法复原获取三维立体成像。主要优势表现在:(1)丰富的数据采集。3D视觉可以测量产生2D系统不能的形状信息,可以测量与形状相关的特征,例如物体平直度,表面角度和体积;(2)测量稳定性。3D传感器中的所有组件都被牢固地安装在单个光机械组件上,以确保重复性,焦距相对于发射器和成像器平面锁定在位,并且包括温度补偿功能,以便纠正由于金属蠕变而引起的移动;(3)精度和重复性。利用3D机器视觉提供的深度测量信息,由于物体位置(距传感器的距离)减小了误差,物体可以在传感器的测量体积内的任何位置移动,并仍能得到较为准确的结果。不仅简化了物体固定要求,还降低了系统设计和维护成本;(4)多传感器拼接。3D机器视觉能够使用已知的伪像将来自相对较少的多个扫描仪的3D点云拼接在一起,从而校准到通用坐标系。
[3]
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2:机器视觉应用开放社区
[4]
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4:36氪、智能机器人
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