作者：王姵文
隨著2017年iPhone X的問世，使3D感測這一技術浮出檯面，讓大家看到其在智慧安全部分的可能性。但3D感測的應用不只如此，將3D攝影機放到機器的架構上，就好比在機械放上人的雙眼，它不但擁有視覺的影像更能感受到空間感。3D感測將是推動自駕車、物聯網、AI進入下一階段的加速器。
Intel RealSense的第三場交流會，將分享更多3D感測於實務上有哪些應用實例，邀請到龍滕科技的楊宜學先生 (Thomas)，和歐尼克斯實境互動工作室的許哲豪 先生(Jack)，來分享關於3D感測原來可以這麼親民，和許多能被應用的領域。
3D感測取像與應用
「為什麼我們需要3D感測，是為了更多準確性、裝置，更重要的是快速和舒適！」楊宜學如此強調，像是在燒傷照護上，可以利用3D感測為傷友量測準確的壓力服和面罩的尺寸，不需要碰觸傷友脆弱的皮膚，便可減少患者因不合適的壓力衣造成的不適。
楊宜學提到過去龍滕科技致力於3D掃描設備、3D分析和數據庫，以及3D的應用領域，3D掃描設備可以準確掃描頭、臉、手、腳和身體，進而做出立體模型，而運用Intel Realsense的優點是低成本、輕巧和整合較容易，在應用上有華歌爾的3D身體測量系統，在醫學上可運用在傷口護理上和面部模擬。
運用三維取像技術加上建模，可發展出給消費者拍攝、存儲和紀念的三維影像解決方案。除此之外，亦可應用於人因工程設計的輔助、人體量測與預防醫學的整合及客製化產品系統的解決方案，讓三維影像的技術與日常生活結合。
楊宜學為大家說明3D感測取像與應用（攝影：歐敏銓）
智能機器手臂之3D感測視覺系統
「RealSense這樣的3D攝影工具，可以結合機器手臂，來實作出土炮智能機器手臂之視覺系統。」許哲豪強調，智能機器手臂的視覺系統開發流程，從硬體選用、影像擷取、建立資料集、訓練調參、分析物件深度、驅動機器手臂。以偵測小蕃茄為例，運用3D攝影機及各式開源資料(OpenVINO, OpenCV, YOLOv3)，偵測的流程為取像、標註、訓練、推論，從實驗結果上可得出改善正確率方式，像是增加訓練樣本數量及多樣性、提供更完整標註資訊、仔細調整訓練超參數，
而在應用上要注意的事項，像是視野及尺度略有不同需進行微調，或是深度影像邊緣破碎，陰影、吸光、 反光區無法得到深度資訊，以及物件深度計算依需求，和深度偵測穩定度影響因素等。
許哲豪為大家說明如何建置智能機器手臂之3D感測視覺系統（攝影：歐敏銓）
小結
3D 感測的應用範圍非常廣，結合 AI 影像辨識又能夠突破許多目前的技術限制，從3D感測取像的多種應用，到結合機器手臂能做出之3D感測的視覺系統，甚至是到其他領域，3D感測都將很實際地被落地應用。
