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江蘇結構光3d深度相機多少錢

發布時間:2023-02-23 14:05:19

『壹』 屏幕指紋和3D結構光相比,哪個成本比較高呢

而目前來看的話,屏下指紋主要分為超聲波屏下指紋以及光學屏下指紋。相比來說光學屏下指紋確實在成本上能夠更低一些,而且技術難度也不是特別難,相比於超聲波指紋來說明下,指紋識別技術應該是最便宜的。

超聲波指紋識別相比於屏下指紋來說,技術難度確實提升了。我們知道,光敏屏下指紋其實是在屏幕底下利用OLED屏幕的透光性,然後有一顆鏡頭拍攝到手機的紋理,在於儲存的信息進行對比。

而超聲波屏下指紋顯然就要復雜一些。它是利用感測器主動發出超聲波,穿透屏幕及玻璃達到人體皮膚,然後接收反射回來的信號,利用指紋表面與空氣密度的不同從而構建出3D指紋圖像,與指紋信息做比對!

那麼超聲波指紋也就解決了很多難題,比如說濕手解鎖等等一些問題,綜合來說的話,無論是安全性還是技術難度相比於你屏下指紋都要高很多。

不過綜合來說的話,三d結構光技術才是難度最大的,首先三d結構光涉及到多個元器件,嗯,通俗來說的話也就是通過傘般投射儀將,不可見光線投射到人臉上,然後繪制出三d人臉的模型與之前錄入的模型進行對比。

不過說起來這么簡單,但三d結構光技術的難度確實太大了,相比於屏下指紋以及超聲波指紋識別來說,技術難度確實提升了太多目前國內的廠商也不過幾家擁有這種技術。

    3D結構光解鎖相比屏幕指紋(超聲波屏下指紋、光學屏下指紋)成本要高很多,安全性也要高一些。目前,在3D結構光方面,蘋果和華為做的是最好的,下文具體說一說。

    3D結構光
    3D結構光的基本原理是通過近紅外激光發射器發射具有一定結構特徵的光纖,投射到被拍攝物體,由專門的紅外攝像頭採集成像。3D結構光採集的圖像具有深度信息,便獲得了被拍攝物體的三維結構,由於採用了紅外線,因此在黑暗環境中也能順利解鎖。

    採用3D結構光技術的手機,大多數使用了劉海屏屏幕,用於安裝3D結構光解鎖必備的硬體。

    光學屏下指紋
    光學屏下指紋在生活中最常見,比如我們上下班打卡的打卡機就採用了光學指紋識別技術,主要依靠光纖反射來探測指紋迴路,實現指紋識別。

    手機採用的光學屏下指紋,大多是通過OLED屏幕實現,OLED屏幕具有自發光的特點,藉助手機屏幕的光作為光源。由於OLED屏幕像素之間有一定的間隔,能夠保證光學透過。手指按下屏幕時,OLED屏幕發出光線將手指區域照亮,照亮指紋的反射光透過屏幕像素縫隙放回到屏下的感測器,實現屏下指紋識別。

    超聲波式屏下指紋解鎖
    超聲波式屏下指紋解鎖基於超聲波技術,而不是光源。通過感測器向手指表面發射超聲波,並且接受回波。利用指紋表麵皮膚和空間之間密度不同構建出一個3D圖像,達到屏下指紋識別的目的。

    超聲波屏下指紋解鎖具有較強的穿透性,抗污漬能力較高,即便是屏幕是濕的,仍然能夠實現完美解鎖(光學屏下指紋無法實現)。由於識別的3D指紋圖像,安全性相比光學屏下指紋解鎖要高很多。

    總之,3種解鎖技術,指紋式屏下指紋解鎖的安全性、易用性要高於光學屏下指紋解鎖,3D結構光解鎖的安全性和易用性高於指紋解鎖,但是3D結構光由於技術原因,只能通過「劉海屏」實現,隨著技術的發展,將來可能實現「隱藏」。

肯定3D結構光要貴非常多,其實很好做對比,就拿小米8類比,小米8標准版2699元,小米8屏幕指紋版2999元,就是需要一個屏幕指紋模組,300元的差價!而且去年屏幕指紋版還沒有普及,今年成本會更低,3D結構光也可以類比,透明 探索 版8 128GB 3699元,除去6GB到8GB的300元差價,3D結構光也就值400元左右!

但是,我們要清楚,3D結構光的技術難度要高很多,不是誰都能做出來的,目前除了蘋果,只有華為mate20pro、oppo findx、小米8透明 探索 版支持,其他機型全部不支持!而屏幕指紋識別已經成為今年旗艦機的標配!所以,今年華為p30pro的價格肯定是偏高的,取消了mate20pro的3D結構光和2k屏幕,成本要降不少!

毋庸置疑,肯定是3D結構光的成本更高,屏幕指紋現在很多廠商的手機都在使用。而3D結構光,目前投入市場的手機使用這種技術的只有OPPO Find X、小米8 探索 版、華為Mate 20 Pro、iPhone XS。

3D結構光,這種技術通過光學來獲取到被拍攝的物體三維結構,進而對獲取的信息進行建模化以及深度化的分析與應用。好比如:某些智能手機的人臉解鎖,就是採用了3D結構光。而這一技術比目前智能手機上2D的人臉解鎖更安全,並且人臉解鎖的失誤率為百萬分之一,其次這項技術的技術門檻也很高。

目前掌握3D結構光的核心技術手機廠商國際上只有華為公司和蘋果公司,其他智能手機廠商採用的3D結構光模組都是通過高通公司等廠商聯合一起開發的3D人臉識別模塊。而且目前3D結構光模組產量有限,價格上非常昂貴,基本上國內只有高端機上才會採用。

華為Mate 20 Pro的3D結構光技術能夠精準快速的識別人臉信息,然後對獲取的人臉信息進行建模以及深度分析,甚至現在的人工智慧通過學習可以適應人臉的一些表情變化,基於此,3D人臉識別技術也就應運而生。這一項技術可以使用在手機解鎖方面,也可以支持手機支付,而掃臉支付也正是其功能之一。

當然華為Mate 20 Pro還有屏下指紋識別方案。兩種解鎖方案配合,可以讓用戶的體驗感更好。

至於屏幕指紋技術,這種解決方案相對成熟許多,而國內的很多中端品牌的手機一般都會集成這種技術,比如小米系列手機。

些許拙見,供您參考。

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感謝您的閱讀。

3D結構光是要成本高一些,但是他的安全性也是更高了。怎麼去判斷一項新技術成本如何,大概率上我們可以根據年度旗艦機是否搭載這項技術,以及當時的售價來看,年度高端旗艦機一般可以認為是手機廠商當時可以量產的最新技術能力,所以匹配的機型越是高端,代表該技術難度越是大,自然成本越是高了。

小結
屏下指紋技術現在在中端機型比比皆是,而3D結構光確不是這樣,只有在高端機型才能見到,這也說明了3D結構光成本更高了。

我們首先對這兩者進行一個簡單的介紹:

一. 3D結構光 :是通過近紅外激光發射器發射具有一定結構特徵的光纖,投射到被拍攝物體,由專門的紅外攝像頭採集成像。3D結構光採集的圖像具有深度信息,便獲得了被拍攝物體的三維結構。

屏幕指紋主要分為以下兩種:

一. 光學屏下指紋 :主要依靠光纖反射來探測指紋迴路,實現指紋識別。

二. 超聲波式屏下指紋 :基於超聲波技術,通過感測器向手指表面發射超聲波,並且接受回波。利用指紋表麵皮膚和空間之間密度不同構建出一個3D圖像,達到屏下指紋識別的目的。

綜合分析,3D結構光比起屏幕指紋還是要復雜得多,因此,它的成本相比於屏幕指紋也會較高。

看一下國內廠商主流的解決方案就知道了:橫向震動馬達不用,成本太高參數不明顯。雙ois光學防抖不用,成本太高又不是不能用。3D結構光成本和技術要求都很高,當iPhone為了Face ID堅持劉海屏的時候,國內廠商要麼做不到,要麼做到了買不上價錢。於是就用屏幕指紋,然後在全面屏解決方案上想辦法讓用戶掏錢。

首先3D結構光的成本比屏下指紋要貴的多,這個可以從華為手機的維修配件價格上反映出來。

其次,大家對3D結構光的理解出現了偏差,把3D結構光和屏下指紋來比較就已經說明了這一點。

不管是屏下指紋還是電容指紋,它們的實質或者說要達到的主要目的是兩個:一個是安全支付,另一個是手機安全解鎖。只是屏下指紋在物理應用形態上更有 科技 含量一點。

3D結構光的出發點是瞄準金融安全級別的刷臉支付的,相對於指紋支付、密碼支付它更快捷更方便,更有發展前景。如果說屏下指紋只是應全面屏的需求進行的技術改良的話,3D結構光則是未來的方向。手機解鎖對3D結構光來說只是一個附帶的小功能,一旦刷臉支付廣泛應用,無論任何指紋技術都可能要消失了。

說到3D結構光,這里不得不做點小科普,蘋果和華為的3D結構光是能實現安全支付的,而小米8 探索 版那款所謂的3D結構光是純粹堆料,是弄不了刷臉支付的,這樣的3D結構光等於是花大價錢弄了一個人臉解鎖,其能力只是比普通的前置鏡頭面部解鎖在黑暗情況下更輕易解鎖而已,算是一個笑柄罷了。

肯定是結構光成本高。屏下指紋說白了就是在屏幕下面做一塊透明基底,下面放cmos,利用oled的縫隙讓光照到cmos上實現感光。成本主要在演算法上,在於如何做cmos上成像的特徵匹配。

結構光需要提供一個激光發射器、泛光元件等等,演算法上比指紋識別更加復雜一些,而且使用的品牌不多,成本始終下不來。

『貳』 什麼是3D深度相機

深度相機,顧名思義,指的是可以測量物體到相機距離(深度)的相機。目前國內的杭州維聚的3D SMART 這款深度相機還是不錯的,使用手機就可以用控制操作,不要太簡單。

『叄』 奧比中光發布行業首款戶外深度相機D-Light,突破刷臉支付場景瓶頸

奧比中光發布行業首款戶外深度相機D-Light,無畏強光突破戶外刷臉支付場景瓶頸

4月22日,奧比中光舉辦線上XR發布會,正式發布行業首款戶外強光深度相機D-Light。D-Light是奧比中光針對戶外場景打造的3D結構光深度相機,解決了戶外強光下成像困難的痛點,可在10萬Lux(照度)條件下實現完整清晰成像,賦能景區、校園、加油站、公共交通等戶外刷臉支付及人身核驗應用。


D-Light是奧比中光在長期投入的刷臉支付戰略方向上的一款里程碑式產品,憑借高效全能的產品方案,彌補了行業在戶外強光這一關鍵應用場景下的技術缺失,推動3D結構光技術賦能金融零售全場景。


自研高端核心軟硬體,突破3D結構光技術瓶頸

奧比中光戰略業務產品線總經理天象在發布會上介紹,奧比中光早在2017年就憑借3D結構光技術助力刷臉支付實現全球首次商用。5年多來,刷臉支付這一安全、便捷的新興支付方式預估惠及了超過1億名用戶。


奧比中光戰略業務產品線總經理天象介紹D-Light發布背景。


由於3D結構光技術原理限制,刷臉支付目前尚未實現全場景落地。在戶外強光環境下,深度相機面臨著深度圖亮邊、深度圖不均勻、深度圖黑圈、深度圖空洞等問題,無法提供安全高效的人臉識別。目前,多數刷臉支付設備只能安置在室內場所,難以在戶外使用。


奧比中光副總裁、產品管理部負責人David Chen博士表示,此次發布的D-Light在晶元、演算法、光學設計等核心軟硬體方面全新升級,一舉突破了3D結構光技術瓶頸限制。


奧比中光副總裁、產品管理部負責人David Chen博士介紹D-Light的產品性能。


D-Light搭載了奧比中光自研新型結構光ASIC晶元MX6600,整體晶元性能相比上代晶元提升150%,可輸出1.3M@50FPS解析度的深度圖像,並具備獨立ISP處理能力,基於升級版深度引擎,精度更高且功耗更低。同時,MX6600新增安全系統,支持安全啟動、安全認證、數據流加密等功能;新增MJPEG編碼和深度圖無損壓縮,極大地減小數據傳輸帶寬。


D-Light產品示意圖。


在演算法層面,D-Light搭載奧比中光獨創核心演算法,具有極高的演算法魯棒性,並基於先進的補償演算法能力與高品質點雲,滿足戶外強光工作環境使用需求。光學設計上,D-Light具有強大的熱穩定性與光學穩定性,可通過特製鏡頭實現極限抗溫漂,無雜光零畸變,實現與演算法高效聯調。D-Light還能夠實現百萬級可規模化量產,並具有極高的產品良率保證。


無懼10萬Lux戶外強光,真正完整成像

D-Light是一個在10萬Lux光照下可以提供完整深度圖、點雲圖的相機。在30cm-140cm識別距離范圍內,D-Light能夠輸出精度達0.300%@100cm、0.400%@140cm的3D深度圖像數據,在100cm距離的深度圖像更為精確,人臉完整度高達99%。


D-Light可輸出高精度和高完整性的散斑、深度、點雲圖


在戶外場景下,2D成像的效果影響著識別准確率。奧比中光為D-Light設計了高效可靠的HDR功能,面部識別更清晰。D-Light在100cm距離HDR實測數據均值為96dB,最高達115dB。這一功能使D-Light能夠滿足逆光、背光等不同復雜場景,室內外均清晰可見。


高安全性一直是金融支付領域的核心需求。D-Light在提供高質量3D深度圖與2D彩色圖的同時,還可以提供高質量NIR圖像,實現智能AE亮度調節。D-Light可同時對彩色圖與NIR圖的人臉進行曝光,再通過獨立ISP處理圖像,使AE更平滑、亮度更好,從而提升演算法識別速度與用戶體驗。

在戶外強光下,D-Light可輸出深度圖、彩色圖、NIR圖三種不同類型的高質量圖像,並且能夠實現高幀率三路流交替輸出(Depth: 960*1280@25fps; NIR: 960*1280@25fps; Color: 960*1280@60fps;),有效保證多模態人臉識別精準度。


D-Light產品亮點一覽


除了高質量的圖像與高效率的輸出,D-Light還具有優秀的戶外環境適用性。目前業界的刷臉支付產品只能在常規溫度環境使用,D-Light則可以在從-25 到75 等常溫和極端戶外溫度下實現完整成像,滿足戶外惡劣環境的使用需求。


高效全能的戶外刷臉方案,開啟刷臉支付/核身全場景

D-Light作為奧比中光專門為解決戶外人臉識別技術難題而推出的產品,為支付行業提供了穩定高效的戶外刷臉方案,助力應用快速落地。

此前,在刷臉支付領域,奧比中光已經推出了P、D、S、I四大系列的刷臉支付模組,適用於桌面收銀、自動售貨機、手持平板收銀等不同刷臉支付場景。至此,奧比中光的3D結構光技術已經能夠覆蓋金融零售全場景。


自2017年為支付寶提供硬體支撐、2018年助力支付寶率先實現線下3D刷臉支付的大規模商用,奧比中光線下支付3D視覺感測器及設備出貨量已超百萬台。此外,奧比中光還獲得國家金融 科技 測評中心(BCTC)權威認證,並與中國銀聯共建「3D視覺聯合實驗室」,推動3D視覺感知技術在金融領域的應用創新,定義刷臉支付行業技術標准。


隨著移動支付和3D視覺感知技術的日漸成熟,刷臉支付將在更多的線下支付場景普及,包括便利店、無人自助場景(如自動售賣機、智能快遞櫃),以及部分新興的支付場景(如醫院、學校、政務等)。


作為國內3D視覺感知技術產業化的主要推動者和引領者,奧比中光將「無畏」更多更具挑戰性的技術難題、行業痛點,面向規模商用,發力前沿底層技術自主研發,持續不斷地為行業輸出核心硬體設備以及整體解決方案,引領關鍵核心技術創新,與行業夥伴攜手共築3D視覺生態。

『肆』 2021 3d結構光手機有哪些

OPPO Find X,小米8探索版,華為Mate 20 Pro等等。
市面上大部分的手機都是這種結構利用的,就是這種光感,然後完成設備使用以及一些感應裝置的靈敏度安裝。

3d結構光是什麼?
一般由多條垂直雙向的線組成的網路結構最常用,因為這種模式不需要掃描就可以實現三維的輪廓測量,而且速度快。用在手機上的3D結構光則是由多個點組成的光線系統,選擇紅外線可以避免解鎖被光線射一臉的尷尬。面部識別3D結構光是獲取面部立體信息的最佳方案之一,3D結構光則是通過人臉表現反射光線來確定深度信息的,從而通過計算描繪出人臉的立體結構圖像。3D結構光的整個系統包含結構光投影設備、攝像機、圖像採集和處理系統。其過程就是投影設備發射光線到被測物體上,攝像機拍攝在被測物體上形成的三維光圖形,拍攝圖像經採集處理系統處理後獲得被測物體表面數據。

在這個系統中,當相機和投影設備相對位置一定時,投射在被測物體上的光線畸變程度取決於物體表面的深度,所以在拍攝圖像中可以得到—張擁有深度的光線圖像。

『伍』 3d深感攝像頭和3d結構光哪個強點

3d結構光更加精確。
通過3D深感攝像頭,在手機上多用於人臉識別和體感控制。
3D結構光是獲取面部立體信息的最佳方案之一。打個比方說,其工作原理類似於可以繪制淺海海底地形圖的聲吶系統,通過反射信息來確定深度。3D結構光則是通過人臉表現反射光線來確定深度信息的。

『陸』 關於深度相機的精度問題

常用的三種類型的深度相機 [1] ,大致分為以下三種:基於主動投射結構光的深度相機(如 Kinect 1.0 , Intel RealSense, Enshape, Ensenso等)、被動雙目相機(如STEROLABS 推出的 ZED 2K Stereo Camera , Point Grey 公司推出的 BumbleBee)以及ToF [2] 相機(如微軟的 Kinect 2.0 , MESA 的 SR4000 , Google Project Tango 中使用的PMD Tech 的TOF相機,Intel 的 SoftKinect DepthSense, Basler基於松下的晶元開發的TOF相機以及國內一些初創公司基於TI的方案開發的TOF相機等等)

先給出結論, KinectV2的精度在2mm~4mm左右 ,距離越近精度越高,越遠精度稍微差點;kinectV1誤差約 2mm~30mm

Kinectv2 for Mobile Robot Navigation: Evaluationand Modeling

如上圖所示,右側大三角是KinectV2在縱向(垂直於地面)的精度分布,下側大三角是KinectV2在水平面(平行於地面)上的精度分布。在綠色區域精度最高,誤差 小於2mm ,在黃色區域誤差在 2~4mm ,紅色區域誤差 大於4mm 。所以在設計交互場景時,在黃色區域以內會達到最好的效果(3.5m內)。如果對精度要求很高,如控制機械,最好在綠色區域進行交互。

Kinect v2的rgb視場(FOV [3] )是84.1 x 53.8,關於FOV的建模和模型可以 參考 。

如圖所示,KinectV1隨著距離增加,誤差指數性增加,在距離達到4m時,kinectV1誤差 接近0.2m 。而KinectV2的誤差幾乎不隨距離增加而變化。V2比V1追蹤准確度好20%。V2可以在戶外進行人體跟蹤,最遠到4m。V2在近距離有比V1高2倍的精度,在6m有高數十倍的精度。

LeapMotion的精度平均下來是 0.7mm 的精度,也是達不到所謂的0.01mm的。

Analysis of the Accuracy and Robustness of the Leap
Motion Controller

上面的論文對初步版本中的Leap Motion控制器進行研究,分別在靜態與動態設置下的精度和准確性,考慮到人手的可達到的平均約為0.4mm,實驗用設備使用參考筆,位置精度可達0.2mm,且參考筆對儀器精度測量無可觀察到的影響。在基於靜態設置的測量下,獲得了期望的3D位置與 小於0.2mm 的測量位置之間的與軸無關的偏差。在動態情況下,獨立於平面,可以獲得 小於2.5mm 的精度(平均1.2毫米)。重復性 平均小於0.17毫米 。在基於姿勢的用戶界面方面,在實際條件下不可能實現0.01mm的理論精度,而是高精度(總平均精度為 0.7mm )。

優點:

缺點:

優點:

缺點:

優點:

缺點:

優點:

缺點:

和 Kinect 一代的優缺點類似,

『柒』 3d照相機多少錢一台

具體價格要根據各品牌的3D相機價格才能確定,大概范圍從1000元起-4000元不等。
3D數碼相機,是指可以用裸眼欣賞立體畫像或動畫的數碼相機。3D數碼相機的誕生,也就意味著人們可以不必使用專業眼鏡、用肉眼就可以享受立體圖像的效果。3D數碼相機一般裝配有2個鏡頭,以便可以再現立體影像。
工作原理:
揭開3D影像原理 要把它的原理簡單化,也非常的簡單。可以做一個實驗:兩只手同時拿上筆或者筷子,閉上一隻眼睛,僅用另一隻眼睛,嘗試將兩只手中的筆或者筷子尖對到一起。你會發現完成這個動作要比想像的難。一隻眼睛看到物體是二維圖像,利用物體提供的有關尺寸和重疊等視覺線索,可以判斷位於背景前這些物體的前後排列次序,但是卻無法知道它們之間究竟距離多遠。好在人的視覺系統是基於兩隻眼睛的,水平排列的兩隻眼睛在看同一物體時,由於所處的角度有略微不同,所以看到的圖像略微差別,這就是所謂的視差,大腦將這兩幅畫面綜合在一起,自動合成分析,就形成一種深度的視覺。同時,大腦還能夠根據接收到的兩幅圖像中,同一物體之間位差的大小,判斷出物體的深度和遠近,距離眼睛越遠,位差就越小,反之就越大。這就是3D影像的基本原理。

『捌』 結構光技術是用來做什麼的

它是一個視覺原理,是通過一個光源投射出一束結構光,打到想要測量的物體上表面,因為物體有不同的形狀,會對這樣的一些條紋或斑點發生不同的變形,有這樣的變形之後通過演算法可以計算出距離、形狀、尺寸等信息從而獲得物體的三維圖像。
3D結構光技術既不需要用很精準的時間延時來測量又解決雙目中匹配演算法的復雜度和魯棒性問題,所以具有計算簡單、測量精度較高的優勢;而且對於弱光環境、無明顯紋理和形狀變化的表面同樣都可進行精密測量。

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