#機器視覺 #飛時測距ToF #3D深度感測
【ToF 解析度不夠看?VGA CCD 規格帶你一窺堂奧!】
採用 VGA CCD 的飛時測距 (ToF) 攝影機模組,解析度是坊間 ToF 產品的四倍,能檢測與更小、更薄物體之間的距離,支援多重範圍偵測模式以提高量測精準度,影像偵測更細。
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《開源 SDK 與 CV 演算法打造功能完備的深度感測模組》
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亞馬遜申請手掌辨識專利,「掃手」就可完成超市支付
2021年1月4日 星期一
Ifanr
美國專利局近期公佈了一項,由亞馬遜申請的「非接觸式掃描系統」專利,這項技術能夠透過特定儀器,完成對顧客手掌的掃描,進一步提高超市結賬的效率。
既然是「非接觸式掃描」,顧名思義,顧客在結賬時,就不用再拿出信用卡或是使用指紋,只需伸出手掌放在掃描儀的紅外線下,即可完成結算。
根據 USAToday 的報導稱,這套系統會在掃描時獲取兩張圖像,一張是單純地記錄手掌表面的紋路,另一張則會獲取手掌上更細微的特徵,比如靜脈血管的結構、皮下軟組織等,最後系統會與後台數據庫內資訊進行匹配,即可確認一個人的身份。
不過,手掌靜脈辨識並不是什麼很新鮮的技術,亞馬遜更看重的是,它與自家線下的無人便利店 Amazon Go 做結合。
和之前一些需要排隊掃描商品上的標籤,實現結算的模式不同,亞馬遜會將手掌靜脈系統直接安裝在入口或出口處,當你「掃手」進入超市後那一刻起,系統就已經將你的手掌資訊,和你個人的賬號綁定在一起了。
配合 Amazon Go 商店原本就安設的攝影機和感測器,它們會實時記錄顧客從貨架上拿走的每一個商品,然後自動添加到該顧客的虛擬購物車中,最後當顧客走出閘機「掃手」時,系統也會自動結算虛擬購物車內的所有商品,從而免去排隊掃碼商品的步驟。
按照過往情況看,大公司的技術專利很多只是為了做技術儲備,不見得會落地。不過《紐約郵報》今年 9 月也曾報導說,亞馬遜已經在 Amazon Go 開展測試,事實上該專利發明者內也能看到不少 Amazon Go 的員工,包括技術主管 Dilip Kumar。
從技術本身來看,手掌靜脈辨識也有不少優勢。預防信用卡盜刷這類問題自不用多說,就算是對比應用更廣泛的指紋辨識,掌紋辨識的「非接觸式掃描」也能建立一個更健康、衛生的辨識體系;當然人臉及虹膜也是非接觸的,但安全性上,純 2D 的人臉驗證,仍然無法和活體靜脈掃描相媲美。
基於該特性,手掌靜脈辨識顯然不止能用於線下商超,還可以擴展至物流倉庫、辦公室,乃至是銀行等,其它一些安全需求較高的場所。
比如在日本,大垣共立銀行早在 2012 年,就推出了基於手掌靜脈辨識的 ATM。當時因為地震的緣故,不少當地居民都遺失了自己的銀行卡,對取款造成一定阻礙,而手掌靜脈的生物辨識系統,則可以在很好地解決身份辨識的問題。
但另一方面,使用者依舊會對隱私有所擔憂。就和美國舊金山等地區拒絕了人臉辨識技術一樣,手掌靜脈掃描同樣是一項涉及使用者生物數據的技術。這些數據會被保存在哪裡,以及會被用於哪些場景,大公司們給出的回答往往很難讓人產生信任。
一些消費者還表示,如果自己的信用卡數據洩露後,還可以通過註銷或更換賬戶的形式來解決,但這些生物數據會直接和個人綁定在一起,它們若是被駭客竊取,可能會造成更嚴重的洩密後果。
附圖:▲ 此前 LG G8 ThinQ 也靠 TOF 感測器實現了「手掌解鎖」
資料來源:https://3smarket-info.blogspot.com/2020/01/blog-post_47.html?m=1&fbclid=IwAR0s9An8b4mFmGChrVCbsfSxfh2RHW8UgPPPbTuxOeKiHgsGMz4zlroXlwc
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【3D 感測新勢力:ASV vs. ToF】
隨著技術成熟、元件成本下降,3D 感測在機器視覺的應用越見蓬勃,商用價值正在勁揚,主動立體視覺 (ASV)、結構光 (SL) 與飛時測距 (ToF) 是三大分支。現階段結構光因有消費電子加持、出貨量最大,工業應用則以立體視覺為主——但預估不久後,外加一個投射器的 ASV 料將全面躍起;即使是全自動化的「關燈工廠」,確認打件位置仍少不了 ASV 的輔助。
ToF 則可視為長距離的結構光 (雖然解析度遠不如正統結構光),成長力道亦正增強。以前影像拍攝只在乎單點距離,如今講究的是「多區域」(Multi-Zone)、對比多層,意境已大不相同;即使是場景變動不大、毋需深度補償的工業應用,日後亦將逐漸加入深度資訊,有助於拉大可視距離。3D 感測另一個應用是模具製作,一分鐘就能完成掃描建模。動輒須> 200 公尺的汽車應用,ToF 更是基本元素。
早先缺乏深度資訊時,需要根據不同場景做補償才能辨識;直到加入「紅外線投光器」元件的 ASV 出現,終於有解!ASV 不受環境光限制,判讀更精確,商用較一般消費產品擁有更強的需求。原有立體視覺也能查看,但前提是物件本身要夠立體、且環境不能太暗才能清楚分辨,就像平放於桌面的紙張,除非有翹曲或色調區隔明顯,否則機器不易判別。
機器視覺的另一個挑戰是:看很多物件時,是否能辨識出細微差異?提高鏡頭的解析度是手段之一,但這會消耗更多演算和儲存資源,負載重。對企業來說,重要的是如何在效益、成本、應用場景之間取得平衡,最高規者不一定最好、也未必會成為主流。在彩色影像如此盛行的今天,安防監控之所以仍堅持採用黑白 CCD 攝影機,就是著眼於「影像補償」。
至於 CCD vs. CMOS 鏡頭何者較佳?成像技術該採用捲簾快門 (Rolling Shutter) 或全域快門 (Global Shutter)?另放眼未來,3D 感測在汽車的應用備受期待……,「固態光達」因沒有移動的光束轉向機制,無論在可靠度和複雜性皆略勝一籌。惟汽車售價區間大、成本結構亦不同,很多技術彼此非單純競爭、而是競合狀態,一如短、中、長距的無線通訊技術互補。
延伸閱讀:
《3D 機器視覺,商用價值勁揚》
http://compotechasia.com/a/feature/2020/0910/45715.html
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