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，很顯然地，3D感測將是推動自駕車、物聯網、AI進入下一階段的關鍵技術。
Intel RealSense的第三場交流會中，邀請到龍滕科技創辦人楊宜學 (Thomas)，和歐尼克斯實境互動工作室創辦人許哲豪(Jack)來分享3D感測於實務上有哪些應用實例，讓與會開發社群更具體了解到3D感測原來可以這麼親民，和有這麼多能被應用的領域。
這場交流會帶大家更進一步認識3D感測的應用實務（攝影：歐敏銓）
3D感測取像與應用
第一位講師是龍滕科技楊宜學，他一開始先介紹自己長久以來都在做人因工程：「人因工程是研究人和機器、環境的相互作用及其合理結合，應用在產品設計上。」過去因緣際會和勞委會合作，當時要設計呼吸罩和面具，那時還是用線性測量，就想到為何不用3D感測技術來測量？
「那時還是民國90年代，這技術只有工研院在做。」他認為這個東西可以持續做一輩子，因此跳出來創業，而他看重的不只是技術本身，還有掃描到的數據可以形成有用的數據庫，如今當紅的「Big Data」（大數據）也呼應到他當時的遠見。
楊宜學為大家說明3D量測技術和數據分析的商業運用（攝影：歐敏銓）
「為什麼我們需要3D感測，是為了更高的量測準確性，以及量測上更快速和更舒適的人機介面！」楊宜學進一步提到，3－4年前時有一個特殊案例，是幫陽光基金會用3D感測量測出訂做壓力衣的尺寸，先量測完再換算成尺寸，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。
另外在國外有美容面罩是根據個人的臉部訂做，在上面塗保養品，晚上戴著睡覺可以保養皮膚；同樣的燒燙傷患者也需要面罩，量測完臉部資料後再去翻模，可以用石膏做出精確尺寸的人臉模型。他說：「在還沒有這樣的技術前，陽光基金會是用人臉去上石膏做出模型，但容易造成尺寸不對又費時；相較下3D感測的量測非常迅速。」
楊宜學提到過去龍滕科技致力於3D掃描設備、3D分析和建立數據庫，以及3D的應用領域，3D掃描設備用結構光掃描，可以準確掃描頭、臉、手、腳和身體，進而做出立體模型，但因整體設備昂貴，在台灣的需求市場非常有限。要擴展應用市場必須把成本降低，而Intel RealSense的優點是低成本、輕巧和整合較容易，但RealSense的每款裝置在量測距離上都不一樣，使用時要特別注意。
「事實上，3D感測的量測技術可以商用的範圍很廣。」楊宜學提到他們實際商用的四個範例：第一個是幫女孩子自動化妝的機器；第二個是台灣華歌爾50周年時所開發了3D自動AI量測系統，女生只要穿上量測服進到機器裡，就可以快速量測出三圍和體型，進而可推薦適合穿哪一款內衣；第三個是軍服訂製量測，可以做出適合每個軍人身材的軍服。
第四個是在醫療上的應用，又分為傷口護理和面部模擬，其中傷口護理是病患用機器拍傷口的畫面再傳給醫生，醫生看傷口的3D照片就能判斷復原狀況和如何用藥；面部模擬是用在整形美容上，他說：「顧客都希望在手術前可以看到術後的模樣，使用面部模擬可以讓顧客更清楚看到整形手術後的效果。」
智能機器手臂之3D感測視覺系統
第二位講師是尼克斯實境互動工作室的許哲豪，他一開始先介紹自己從唸書到工作，投入在3D感測的技術領域已相當長的時間，也看到技術的演進與應用的落地。這次的分享是從開源社群的採果機器人角度切入，談談如何為機器手臂加入3D感測視覺系統。
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）
「RealSense這樣的3D攝影工具，可以結合機器手臂來實做出智能機器手臂之3D視覺系統，只要方法對了，其實可以蠻快建置出應用上的原型。」許哲豪指出有兩種建置方式，第一種是固定式的RealSense，先偵測完之後，再用機械手臂去拿取物件擺放到正確的位置；第二種是把RealSense裝在機械手臂上，可以更近距離看到物件，在操作時會邊偵測邊做，好處是可以不斷思考下一個動作要如何抓取最近的物件。
以採果機器人為例，要抓取的水果大小不同，從小的草莓到大一點的蘋果、柳丁，抓取的方式和使用的攝影機技術都不同。他用圖剖析智能機器手臂視覺系統開發的流程：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。
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。
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量測的多種應用，到結合機器手臂能做出之3D感測的視覺系統，都在應用上更貼近一般人的生活中，也使更多人都因為這些技術而受惠，未來隨著技術不斷提升，相信會有更多實際的應用出現。
（責任編輯：歐敏銓）
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