3D三维全息和AI人工智能

3d三维全息和ai人工智能

                                             用于高精度成像的下一代水下摄影测量

近景摄影测量的三维测量技术在过去几年被快速发展，特别是在之前难以进入的领域。主要包括现有的安装部件进行三维竣工cad建模和三维异常测量（例如：水下结构物的裂缝、凹陷或凸起）。进行这些测量的难点包括：如水下机器人的不规则运动、大流速和由于气候条件（如：水能见度差）造成的图像质量不同。

在空气中应用，使用的典型的图像处理方法应用在水下有时候会失败，包括用于实时应用。这时候人工智能可以帮助、确保高等级的自动化。在人工智能图像处理发展的同时，新的三维呈现工具也出现了，avalonholographics公司研发并成功的进行了测试。

不像其他的测量技术，比如lidar激光，只获取距离和角度转换成笛卡尔坐标（x，y，z）。摄影测量获取很多信息：点坐标、几何特征和物体的纹理信息。他的难点在于开发软件功能尽可能自动的去探测这些元素和进一步在三维模型中进行计算。

 维眼dimeye公司先进的摄影测量处理技术

维眼dimeye公司先进的摄影测量处理技术主要分为三步：从视频中提取图像、探测所有的点和物体、三维计算所有探测到的元素。

从视频中提取图像需要自动选择一定数量的图像（比如每30副选1副），取决于水下机器人的速度和水下摄像机的帧频。随着软件能力的增加，未来我们计划处理所有的图像，这样就省去了提取这一步。

探测所有元素并进行三维计算是维眼dimeye软件独有的特征，它包括点云和几何特征，比如圆柱体、圆形，线性和平面进行较小二乘算法。

探测工具对于自动化的水平来说至关重要。当然，有时候水下会失败，因为图像的质量和能见度问题。这时候人工智能的优势就显现出来了。在探测的物体中，有时候维眼dimeye会增加一个激光线发射器，例如在异常如裂缝或管线凹陷处产生大量的点云。（这些大量的点云可以送去做有限元素分析）。无论怎样，激光线（它仅是一个光学目标，在这种情况没有距离测量）很快会被环境光（太多或者不够）、水下机器人突然的移动、水中的粒子或者残留的海生物所影响。结果，激光线探测算法在测量整个激光线长度时会遇到困难，操作者不得不换成手动模式并添加所有漏掉的点云。但是如果我们使用具有能覆盖整个场景的大量的图像数据库和人工智能，测量就可以自动进行。

水下应用案例

在水下阀门成像和系泊链测量应用中我们验证了这个新的三维成像技术。2018年我们在墨西哥湾为bp石油公司执行了阀门测量的任务，当时不包括人工智能技术，但是在2021年包括了三维全息图像。2021年3月我们还为另一个客户执行了系泊链的测量，这是我们的一次成功的测试了人工智能技术（没有生产任何三维全息图像）。

典型的图像处理算法，激光线上的点云被测量，许多位于末端和其他位置（由于形状和线的光度不一样）的点仍然会被漏掉。相反，使用人工智能技术，探测可以覆盖整条激光线，不需要任何人工操作。这个想法适用于任何形状，现在dimeye已经将这项人工智能技术应用到整个三维cad建模的过程中。

当我们有一个三维竣工模型时，所有的测量步骤就完成了。我们可以将模型上贴上纹理使它更加接近现实。

当三维竣工cad模型可用了，可共享到任何cad/cam平台，这时候是思考用户和我们如何推进使用这些信息的时候了。除了cad/cam平台外，大量免费三维显示工具可用于查阅、导航和某些情况下的一些简单测量。这些使工程部门和其他团队可以包含到一个项目里进行高效的交流和工作。但是怎样才能将水下物体搬到会议桌上进行各种交流和让准备工作更加简单和快速呢？

这就是avalonholographics根据dimeye提供的具有纹理的三维竣工cad模式研发的三维全息图像。我们可以想象三维全息图像在未来：用户可以例如通过点击全息图像的一个组件来显示附加的信息，或者通过简单的询问全息图像准确地测量尺寸。这样的图像或许看起来像是一个梦，但我们正在努力将其变为现实。