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3D成像與紅外熱成像到底有何不同?

發布時間:2020-03-17
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自新冠肺炎疫情大規模爆發以來,采用紅外熱成像技術的體溫篩檢設備的市場需求迅速增長。紅外成像市場也因此獲得了廣泛的社會關注。由于紅外成像領域的前沿技術此前還未形成社會普及性應用,因此人們在熱議該類技術時,也產生了不少困惑。其中,引發網友討論的熱門問題之一就是目前很火的3D成像和紅外熱成像是一回事嗎?

雖然3D成像技術與紅外熱成像技術,常用的核心元件中均有MEMS芯片,但是他們實際上采用的并不是同一個技術,而且其主要的應用領域也各有不同。

3D成像技術

3D成像技術,也常被稱作3D相機技術。

普通數碼相機輸出的圖像以二維像素網格構成。依據每個像素的屬性將其定義為紅色(Red)、綠色(Green)、藍色(Blue),通常稱為RGB。不同屬性的像素可以用0-255的數字來表示,例如,黑色的相應值為(0,0,0),純鮮紅色的相應值是(255,0,0)。成千上百萬的像素可以構成我們常見的照片。

3D相機的不同之處在于,它可以測量普通數碼相機無法測量的深度數據。所謂深度數據,就是像素到相機的距離。所以3D相機可以獲取四個值,分別是RGB值和深度信息,即RGB-D。

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D相機輸出的深度信息可以通過不同的形式顯示出來。在上圖示例中,左邊為彩色圖,右邊為深度圖。深度圖中的不同顏色,表示像素到相機的距離,青色表示距離相機最近,而紅色則表示距離相機最遠。其實深度圖的顯示,使用什么顏色不重要,只是為了便于識別。

3D相機通過其使用的深度數據計算方式來進行分類。常見類型有:采用結構光與編碼光技術的3D相機;采用立體視覺技術的3D相機;采用TOF技術的3D相機。不同類型的3D相機其性能特點和使用場景均有所不同。

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3D相機可以讓任何設備和系統不需要人工干預的方式理解場景。雖然計算機可以實現理解二維圖像,但這需要投入大量的時間和成本來訓練機器學習網絡。3D相機本身可提供一些無需訓練便可識別的信息,例如,3D相機可直接區分前景、背景、場景,從圖像中剔除背景物,這對于需要分割背景的相關應用中非常有幫助。未來,3D視覺技術不僅能幫助設備看得更遠、更立體,更精準,同時還能聯合人工智能,助力安防檢測、工業制造、醫療、人工智能等更多領域的升級、創新。

紅外熱成像技術

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人眼能夠感受到的可見光波長為:0.38—0.78微米。通常我們將比0.78微米長的電磁波,稱為紅外線。自然界中,一切物體都會輻射紅外線,因此利用探測器測定目標本身和背景之間的紅外線差,可以得到不同的紅外圖像,稱為熱圖像。同一目標的熱圖像和可見光圖像是不同的,它不是人眼所能看到的可見光圖像,而是目標表面溫度分布圖像,或者說,紅外熱圖像是將人眼不能直接看到的目標之表面溫度分布,變成人眼可以看到的代表目標表面溫度分布的熱圖像。

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