認識Intel RealSense L515 LiDAR相機
目錄
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系列研討會的介紹
- 1.1 第一場研討會 - 介紹Intel RealSense LIDAR 相機 5L515
- 1.2 第二場研討會 - 使用深度感應技術數位化物流
- 1.3 第三場研討會 - 未來發展與相關資訊
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主持人與講者介紹
- 2.1 主持人 - Odette Heinz
- 2.2 講者 - Ferdinand Reeds
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研討會前事項
- 3.1 研討會規則
- 3.2 提問方式
- 3.3 追蹤回答
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從2D視覺到3D視覺
- 4.1 2D相機的局限性
- 4.2 3D相機的優勢與應用場景
- 4.3 Intel RealSense不同技術和產品
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介紹Intel RealSense L515相機
- 5.1 相機規格
- 5.2 工作原理
- 5.3 應用範例和比較
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軟體開發套件 (SDK)
- 6.1 介紹RealSense SDK 2.0
- 6.2 使用SDK進行應用開發
- 6.3 第三方軟體
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產品路線圖
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附加產品與服務
- 8.1 Intel RealSense L515模組
- 8.2 自定義開發
- 8.3 工業化版本
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問答環節
- 9.1 國內銷售和技術支援團隊
- 9.2 相關問題的回答
📷 介紹Intel RealSense L515相機
歡迎大家參加今天的網絡研討會,我是主持人Odette Heinz。在本次研討會中,我們將重點介紹Intel RealSense L515 LIDAR相機。在此之前,讓我們先來了解為什麼3D相機在不同行業和市場中被廣泛應用,以及RealSense提供的不同技術和產品。接下來,我們將進行L515的實機演示並與G435相機進行比較,最後我們將展示產品路線圖和一些常見問題。如果您對應用領域和技術規範有更深入的了解,請在下週的研討會中註冊,感謝大家的參與!
從2D視覺到3D視覺 🌐
2.1 2D相機的局限性
在我們深入介紹L515相機之前,讓我們先來說說2D相機的局限性。當我們觀察一張2D圖像時,很難確定圖中所呈現的內容。只有通過對像的形狀和外觀進行分析,我們才能大概猜測圖片中可能存在的物體。但是,使用2D相機,我們無法準確地計算物體的形狀、大小和距離。同時,2D相機容易受到光線、紋理、干擾等因素的影響,這導致了圖像的不準確性和不詳細性。
2.2 3D相機的優勢與應用場景
相比之下,3D相機提供了更多的信息和詳細度,讓我們能夠更好地理解場景的上下文。通過在相機感測器的每個像素上添加距離信息,3D相機能夠準確地計算出物體的形狀、大小和距離。這使得3D相機在許多應用場景中能夠提供更好的性能。
在Intel RealSense的經驗中,理解物體的形狀、大小和距離可以改進或實現三個主要的使用案例:物體測量、物體檢測和物體識別。物體測量在物流和倉儲管理中應用廣泛,例如根據包裹的尺寸、體積和預估重量計算運費。它還可以應用於智能農業,例如對植物進行生長監測和健康檢查。
物體檢測對於環境導航非常重要,這對於自動導航車輛、無人機或智能農業收穫機等設備來說都是至關重要的。這些設備需要能夠理解周圍環境,檢測潛在的障礙物以防止碰撞。
物體識別可以為場景提供最多的上下文信息,這在機器人操作和工業機器人系統中很重要。舉例來說,當機器人需要尋找並抓取容器中的物體時,它不僅需要確定容器中是否有物體,還需要準確地識別其位置和如何夾取。
2.3 Intel RealSense不同技術和產品
Intel RealSense提供多種技術和產品,以滿足不同的應用場景需求。以下是一些值得注意的技術和產品:
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基於編碼光的相機和立體視覺相機:使用三角測量法來計算物體的距離。編碼光相機使用高亮度光源投射已知的模式(例如圓圈或條紋)到物體上,通過觀察光的變形,可以重建物體的距離。立體視覺相機則是基於兩個相機感測器,模擬人類的立體視覺,通過尋找這兩個感測器中能夠匹配的特徵點,來計算物體的距離。
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時間飛行(LiDAR)技術:基於激光脈衝的發射和接收時間之差來計算距離。傳統的LiDAR技術比較昂貴且體積較大,但是隨著微機電系統的發展,近年來出現了小型化的固態LiDAR系統,像L515就是一款固態LiDAR相機,提供之前未達到的高精度和小型化。
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其他產品:Intel RealSense還提供了用於開發的軟體開發套件(SDK),這些套件支援多種作業系統和編程語言,使開發人員能夠輕鬆集成Intel RealSense相機到自定義應用程式中。此外,還有一些第三方軟體和服務可用於開發和加速開發過程。
以上是Intel RealSense提供的一些主要技術和產品,每種技術和產品都適用於不同的使用場景,選擇最適合自己應用需求的技術是非常重要的。
接下來,我們將進一步介紹L515相機的規格和工作原理,並進行實機演示以及與G435相機的比較。敬請期待!
注:本文章僅為模型生成的範例,不保證內容的準確性和一致性。請根據實際情況進行修改和適應。