3D三維全息和AI人工智能

——用于高精度成像的下一代水下攝影測量
近景攝影測量的三維測量技術在過去幾年被快速發展，特別是在之前難以進入的領域。主要包括現有的安裝部件進行三維竣工cad建模和三維異常測量（例如：水下結構物的裂縫、凹陷或凸起）。進行這些測量的難點包括：如水下機器人的不規則運動、大流速和由于氣候條件（如：水能見度差）造成的圖像質量不同。
在空氣中應用，使用的典型的圖像處理方法應用在水下有時候會失敗，包括用于實時應用。這時候人工智能可以幫助、確保高等級的自動化。在人工智能圖像處理發展的同時，新的三維呈現工具也出現了，avalon holographics公司研發并成功的進行了測試。
不像其他的測量技術，比如lidar激光，只獲取距離和角度轉換成笛卡爾坐標（x，y，z）。攝影測量獲取很多信息：點坐標、幾何特征和物體的紋理信息。他的難點在于開發軟件功能盡可能自動的去探測這些元素和進一步在三維模型中進行計算。
維眼dimeye公司先進的攝影測量處理技術
維眼dimeye公司先進的攝影測量處理技術主要分為三步：從視頻中提取圖像、探測所有的點和物體、三維計算所有探測到的元素。
從視頻中提取圖像需要自動選擇一定數量的圖像（比如每30副選1副），取決于水下機器人的速度和水下攝像機的幀頻。隨著軟件能力的增加，未來我們計劃處理所有的圖像，這樣就省去了提取這一步。
探測所有元素并進行三維計算是維眼dimeye軟件獨有的特征，它包括點云和幾何特征，比如圓柱體、圓形，線性和平面進行最小二乘算法。
探測工具對于自動化的水平來說至關重要。當然，有時候水下會失敗，因為圖像的質量和能見度問題。這時候人工智能的優勢就顯現出來了。在探測的物體中，有時候維眼dimeye會增加一個激光線發射器，例如在異常如裂縫或管線凹陷處產生大量的點云。（這些大量的點云可以送去做有限元素分析）。無論怎樣，激光線（它僅是一個光學目標，在這種情況沒有距離測量）很快會被環境光（太多或者不夠）、水下機器人突然的移動、水中的粒子或者殘留的海生物所影響。結果，激光線探測算法在測量整個激光線長度時會遇到困難，操作者不得不換成手動模式并添加所有漏掉的點云。但是如果我們使用具有能覆蓋整個場景的大量的圖像數據庫和人工智能，測量就可以自動進行。
水下應用案例
在水下閥門成像和系泊鏈測量應用中我們驗證了這個新的三維成像技術。2018年我們在墨西哥灣為bp石油公司執行了閥門測量的任務，當時不包括人工智能技術，但是在2021年包括了三維全息圖像。2021年3月我們還為另一個客戶執行了系泊鏈的測量，這是我們第一次成功的測試了人工智能技術（沒有生產任何三維全息圖像）。
典型的圖像處理算法，激光線上的點云被測量，許多位于末端和其他位置（由于形狀和線的光度不一樣）的點仍然會被漏掉。相反，使用人工智能技術，探測可以覆蓋整條激光線，不需要任何人工操作。這個想法適用于任何形狀，現在dimeye已經將這項人工智能技術應用到整個三維cad建模的過程中。
當我們有一個精確的三維竣工模型時，所有的測量步驟就完成了。我們可以將模型上貼上紋理使它更加接近現實。
當三維竣工cad模型可用了，可共享到任何cad/cam平臺，這時候是思考最終用戶和我們如何推進使用這些信息的時候了。除了cad/cam平臺外，大量免費三維顯示工具可用于查閱、導航和某些情況下的一些簡單測量。這些使工程部門和其他團隊可以包含到一個項目里進行高效的交流和工作。但是怎樣才能將水下物體搬到會議桌上進行各種交流和讓準備工作更加簡單和快速呢？
這就是avalon holographics根據dimeye提供的具有紋理的三維竣工cad模式研發的三維全息圖像。我們可以想象三維全息圖像在未來：用戶可以例如通過點擊全息圖像的一個組件來顯示附加的信息，或者通過簡單的詢問全息圖像精確地測量尺寸。這樣的圖像或許看起來像是一個夢，但我們正在努力將其變為現實。