3D机器视觉发展背景
- 3D机器视觉概述：机器视觉技术通过图像采集装置将被摄目标特征转化为数字化信号，并进行分析处理，进而控制现场。机器视觉分为2D和3D，3D机器视觉通过双目立体视觉、飞行时间法、激光三角法、结构光等技术获取目标深度信息，应用于机械臂引导、产品瑕疵检测、尺寸测量等领域。
- 3D机器视觉技术原理：主要技术包括双目立体视觉、飞行时间法、激光三角法、结构光，各有优缺点，适用于不同场景。
- 3D机器视觉典型场景及发展趋势：典型场景包括机械臂引导、产品瑕疵检测、尺寸测量等。发展趋势包括采集前端无线化、轻量化、端边云协同化。
5G网络对3D机器视觉的影响
- 5G网络核心特征：5G网络具有大带宽、低时延、海量连接、低功耗等特点，满足3D机器视觉对网络侧的需求。
- 5G网络关键技术及对3D机器视觉的价值：关键技术包括SUL/超级上行解决方案、大上行专属帧结构解决方案，提升上行能力，满足3D机器视觉对大带宽的需求。
- 面向2025年的5G网络关键技术及对3D机器视觉的价值：关键技术包括上行MIMO增强、灵活时隙配比/灵活双工技术&TDD全上行技术、全上行频谱解耦、多终端协同，进一步提升上行能力，满足未来3D机器视觉业务发展趋势。
5G+3D机器视觉发展技术要求
- 5G+3D机器视觉端边云协同策略：端计算依赖终端算力，边缘计算在接近数据生成位置处理数据，云计算提供集中式算力服务。理想的端边云协同架构包括端侧、边缘侧、云侧，并根据应用需求选择合适的协同方式。
- 方案部署影响因素：需综合考虑带宽需求、时延需求、算力需求、上云需求等因素选择合适的部署方案。
中国联通5G+3D机器视觉技术框架
- 技术框架：包括设备层、网络边缘层、云计算层、机器视觉平台层、应用编排框架及行业应用。设备层包括5G+3D机器视觉终端；网络边缘层包括5G、WiFi、有线网络、MEC边缘计算；云计算层包括数据处理服务器和应用服务器；机器视觉平台层利用机器视觉和人工智能技术实现智能检测和分析；应用编排框架提供应用灵活编排服务；行业应用包括工业、电子、汽车、航空、钢铁等领域的应用场景。
5G+3D机器视觉典型应用案例
- 端云协同：煤流检测：通过5G+3D机器视觉技术，实现对煤炭生产运输的实时监控，提高管理效率，节约用电。
- 端超边与边协同：钢板瑕疵检测及分类分级：通过融合多套3D终端采集设备，实现钢板瑕疵的实时检测与分类分级，提高检测效率。
- 端边协同：挂车车体关键尺寸测量：通过5G+3D机器视觉技术，实现对挂车车体关键尺寸的自动化检测，提高检测效率和精度。
- 端云协同：无人机立体测绘：基于倾斜摄影技术的无人机测绘方案，可以快速完成灾区地形的三维建模，为应急救援提供数据参考。
总结与展望
- 3D机器视觉在工业、能源、物流、钢铁、交通、农业、消费等不同领域赋能了丰富的应用场景，推动行业数字化转型，提高生产效率和产品质量。
- 3D机器视觉的演进呈现出网络化、平台化、标准化的趋势。5G网络为3D机器视觉平台化提供了数据传输保障，运营商将积极与产业上下游合作伙伴携手，构建大计算、大数据、大安全、大应用坚实数字化能力底座，进一步加速3D机器视觉的技术推广速度。
