3d传感器:工业机器视觉3D传感器

2021/10/31 14:25 · 传感器知识资讯 ·  · 3d传感器:工业机器视觉3D传感器已关闭评论
摘要:

3d传感器:工业机器视觉3D传感器近年来,机器视觉技术变得越来越复杂,工业领域的图像处理更多的专注于3D传感器,而且越来越多的技术已经完善并且投入到实际应用中,包括焊缝的检测,以及在生产过程中对未分类部件进行仓拣或**测量金属板。可以说,机器视觉已经转向了3D。在过去的几年里,点云评估和测量软件也得到了快速地的发展:从单一的图像数

3d传感器:工业机器视觉3D传感器

近年来,机器视觉技术变得越来越复杂,工业领域的图像处理更多的专注于3D传感器,而且越来越多的技术已经完善并且投入到实际应用中,包括焊缝的检测,以及在生产过程中对未分类部件进行仓拣或**测量金属板。可以说,机器视觉已经转向了3D。

在过去的几年里,点云评估和测量软件也得到了快速地的发展:从单一的图像数据转换成点云数据,对点云数据进行测量,计数和点云匹配。

正如图像处理行业的大多数玩家所知道的,获得3D图像有几种不同的方式。

正如图像处理行业的大多数玩家所知道的,获得3D图像有几种不同的方式。
激光三角测量法
传统的激光三角测量法,这种方法可用于木材,橡胶和轮胎等垂直领域,以及汽车和轴的测量,金属和铸铁工业或其他应用如道路表面的测量。

对于激光三角测量,需要在结构化光源(如激光线投影)上**校准相机,以确保即使在高环境温度下也能获得高于1 kHz的高采样率。通常测试对象在3D传感器下方移动以捕获3D点云。这意味着摄像机将检测投射到物体上的激光线,并根据激光线轮廓计算高度信息。在相机下移动物体时,会创建多个配置文件,用于完成三维图像。典型的设置包含一个激光器,它直接位于测试对象和相机之间,相机与激光器成30°角安装。但是激光和相机的其他角度组合也是可以的。例如,为了获得更准确的高度分辨率,相机和激光之间的角度可以加宽。但必须注意的是,角度越小,进入照相机的光就越多,评估结果就会更稳定。

现在有越来越多的软件可以处理3D图像数据。该软件可以将捕获的数据转换为点云,可以直接进行比较,使分析变得更加容易。
条纹投影法
除了激光三角测量方法之外,还有一种称为“条纹投影”的方法。基本原理也是三角测量,但是测试对象的整个表面都是用一次拍摄捕捉的。激光将光投射到条纹图案中,因此物体不必在传感器下方移动。光线从30°角投射到物体上,相机正对下方物体。

测量范围可以从不到一毫米缩放到一米以上,但分辨率也可以相应地变化。由于其测量速度快,分辨率高,条纹投影可以用于小型和大型测试物体,在工业检查中,应用于包括形状偏差检查,完整性检测,组件部件位置或体积测量等。但需要注意的是,条纹投影对周围的光很敏感。
3D立体相机
3D立体相机是另一种方法。它已经存在多年,越来越多地用于机器人或调试应用。立体图像处理使用与人眼相同的原理即立体偏移。为了获得3D图像,该方法采用两台相机。但由于测试对象并不总是具有相同的特定特征,因此经常使用随机模式投影。
ToF(time-of-flight)
几年前,据说在所有的方法中,ToF(time-of-flight)方法由于其分辨率有限而不适用于工业用途。大多数ToF相机的分辨率低于VGA,z分辨率相对较低,重复精度以厘米为单位。但是市场上已经有一些像素为百万像素的相机。 ToF(time-of-flight)相机使用类似于雷达工程的技术。集成照明发送一个红外脉冲,传感器测量反射光所需的时间。近来越来越多的用于3D物体检测,但不能用于**的测量。越来越多的应用领域是装载和卸载机器人托盘。
处理机器视觉的软件,在3D视觉中扮演着重要角色,它就像3D的“大脑”一样,但它是否像人脑一样学习?如何训练它?

传统的方法当然是以这样的方式对软件进行编程,即检查程序检测不佳部件,每个偏离编程的特点是一个坏的部分,然后就是用软件对好坏部分的图像进行训练。

我们也可以用深度学习的方式来处理。深度学习只是人工神经网络(简称ANN)的另一个名称,但却是一个更精致,更简单的化身。他们已经存在了40多年。

人工神经网络通常表示为互相交换信息的相互连接的“神经元”系统。这些连接具有可根据经验进行调整的数字权重,使神经网络适应输入并能够学习。

由于它在目标函数非常复杂且数据集很大的应用程序中的表现令人满意,它已经成为机器学习的一个发展趋势。

在深度学习中,人工神经网络可以自动提取特征。我们不需要拍摄图像和手动计算如颜色分布,图像直方图,不同的颜色计数等,我们只需要在ANN中提供原始图像。

机器视觉行业对3D成像以及人工神经网络和深度学习的新可能性寄予厚望,让我们拭目以待。

3d传感器:工业机器视觉3D传感器  第1张

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3D相机技术|立体视觉传感器+TOF相机

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区别于能够重建完整的3 D对象表面的传感器,这些传感器有时被称为2?D传感器。这通常是通过使用多个传感器,或旋转和移动对象的传感器和合并结果2?D.重建。尽管如此,我们还是会按照行业标准的做法和要求,称这些传感器为3D传感器。2....百度快照

3d传感器:工业机器视觉3D传感器  第2张

3d传感器:清华“神仙打架”来了!最牛本科生候选名单公布,杨倩入围!

转自 | 睿慕课
文章结构
前言
立体视觉传感器原理简介
工业领域应用
主流立体视觉的产品
TOF相机工作原理
TOF工业领域应用
一些TOF研究机构
1.前言
在机器视觉应用中,物体三维形状的获取变得越来越重要。在这个系列里,我们将讨论目前在机器视觉行业中可用的3D图像采集设备, 以及最常见的技术。我们还将简要描述在不同技术下进行三维重建的原理。
三维重建有两个基本原则:三角测量和飞行时间(TOF)测量。三角测量使用的基本数学原理初中几何就学过。一旦知道三角形前两点的坐标和连接前两点到第三点的射线的两个角,就可以计算三角形第三点的坐标。相比之下,TOF相机发射辐射并测量辐射反射回传感器的时间。
请大伙注意,本系列描述的传感器没有一个返回对象的完整三维重建。相反,对于二维平面上的每个点,它们返回到对象的距离。因此,它们最多可以重建物体表面的一半。区别于能够重建完整的3 D对象表面的传感器,这些传感器有时被称为2D传感器。这通常是通过使用多个传感器,或旋转和移动对象的传感器和合并结果2D.重建。尽管如此,我们还是会按照行业标准的做法和要求,称这些传感器为3D传感器。
2.立体视觉传感器
立体传感器使用的原理与HVS相同:用两台摄像机从不同的位置观察场景,为了能够正确的重建运动物体,相机的同步是至关重要的。好比人的双眼同时观看,很难想象,不同步会看到什么。
相机的不同视点导致了与相机一定距离的点在两幅图像中的不同位置,这就产生了视差。视差是实现场景中点的三维重建的基本信息。(如何亲测视差?将一根手指放在眼前,切换左右眼,发现每只眼睛看到的位置是不一样的)
为了能够进行三维重建,相机必须进行标定,并确定其相对方位,标定通常由传感器制造商执行。标定数据使立体传感器能够对三维点进行三角测量。三角形的已知边是立体系统的基线,也就是连接两台摄像机的两个投影中心(入口瞳孔)的线段。此外,一旦知道两个摄像机的内部方位,摄像机本质上就是角度测量装置。因此,如果在这两幅图像中的某点都被识别出对应于场景中的同一点,那么光线到这一点的角度就可以计算出来。描述三维重建的等价方法如下:一旦在图像中识别出对应的点,就可以计算出它们在空间中的光线。重建后的三维点由两束光的交点确定。
图1) 一个立体传感器由两个摄像机组成,用来观察现场。摄像机内传感器的方向由两个矩形表示。通过在两幅图像中找到对应的点,构造它们的光线,并在空间中相交,从而在三维空间中重建一个点。请注意,相机之间的角度被夸大,以显示立体传感器的几何形状更清楚。
注意,场景中的某些点可能在一个或两个摄像机的视角被遮挡。例如,在图1)中,矩形长方体底边周围的所有点至少被一个摄像机遮挡。显然,这些点的三维位置无法重建。这个问题发生在所有基于三角测量的传感器上。
对应的点通常通过匹配两图像中一个小矩形窗口来确定的。也可以通过特征点进行匹配。不管是哪种,图像都必须包含足够数量的结构或纹理。否则,无法唯一地确定对应的点。由于很多工业物体都是无纹理的,所以在场景中使用随机纹理。投影仪通常安装在摄像机之间,在场景中投射一个静态模式,也可以在场景中投射多个随机模式。为了在深度不连续时能获取更精确的三维重建结果,可以减少匹配窗口大小,甚至可以减少到1*1,这将在深度不连续处得到非常精确的三维重建,不过同时计算量也是非常大的。使用多个模式的一个缺点是对象不能移动。
立体传感器大多是基于面阵相机的,也可以使用线扫描相机进行立体重建。立体线传感器可以实现非常高分辨率的三维重建。但要求物体必须相对于传感器移动才能进行三维重建。
3.工业领域应用
主要应用在无人驾驶、立体视频、虚拟现实、三维跟踪、移动机器人、医疗机器人等多个领域。
4.主流立体视觉的产品
比较知名的产品有
1)STEROLABS 推出的ZED 2K Stereo Camera
它有很高的分辨率和帧率
可以感知室内/室外0.5~20m是深度范围
ZED 2K Stereo Camera分辨率参数及帧率
2)Point Grey 公司推出的 BumbleBee
Bumblebee 系列利用双目立体匹配计算,可实时得到场景深度信息和三维模型, 可以快速构建立体视频及立体重目 目前包括有双目和三目两类,实时3D数据转换,每秒产生100万个3D点。
双目和三目Bumblebee传感器
它的分辨率不如上面那款高
BumbleBee分辨率参数
5.TOF相机工作原理
CWM飞行时间相机
CWM TOF相机发射辐射,通常在近红外范围,即振幅调制为一定频率fm的正弦波,在15到30兆赫之间,辐射被场景中的物体反射并被相机接收,相机在一个调制辐射的周期内测量四次反射辐射的量,这将创建测量mi, i =0, … , 3, 间隔的时间间隔为π/ 2的接收波。发射波和接收波之间的相移可以解调如下:
表示双参数的反正切函数,它返回的结果是[0,2π)。此外,这四个测量值可以用来计算场景强度
和幅值
可以用来预测测量的质量。在传感器的集成时间(曝光时间)内进行多次测量,以提高信噪比。
该相位在所谓的无歧义距离范围内是唯一的:
其中 是光速,举个例子, ,则 . 如果场景中存在距离大于 的物体,则相位将出现折回干扰。这样一来,必须使用相位展开算法,这是非常耗时的,几乎从未使用过。因此,对于距离大于 的对象,将返回一个错误的对象距离。
如果对象距离d在无歧义范围内,则可计算为:
CWM TOF相机会发生系统和随机的错误。例如,距离测量可能依赖于积分时间,这可能会导致错误1到10厘米,相机内部的散射辐射会导致相对较大的距离误差,因为距离的测量可能取决于场景中的物体的反射,故可能存在系统的深度失真(摆动),因为发射的辐射并不完全是正弦波。
CWM TOF相机可以有高达30HZ的高帧率。然而,它们的缺点之一是相对较小的分辨率:大多数商用传感器的分辨率低于320X240像素。
PM 飞行时间相机
PM TOF相机发射辐射脉冲,通常在近红外范围内,直接或间接测量辐射脉冲从辐射源到目标再返回传感器的飞行时间。让这个往返时间称为 。然后,相机到物体的距离为:
虽然 的直接测量在原则上是可行的,但在PM TOF相机中,往返时间是通过测量传感器接收到的辐射强度间接推断出来的。
一种基于 间接测量的PM TOF相机,其工作原理是发射一定持续时间 的辐射脉冲,如 。脉冲持续时间决定了可以测量的最大目标距离(距离范围)
例如,对于 ,最大距离为4.497 m。在三个积分周期内测量返回到传感器的辐射。第一积分周期与辐射脉冲的发射同步。在三个积分周期内测量返回到传感器的辐射。第二个集成周期紧跟着第一个集成周期。这两个积分周期测量的是场景中物体反射的相机辐射强度。这两个测量值是用来推断场景中物体距离的主要数据。第三个积分周期发生在辐射脉冲发射前或发射后足够长的时间。其目的是对场景中物体反射的环境辐射效应的距离测量进行校正。
我们检查前两个积分周期,并假设场景中没有环境辐射反射。在第一个集成期间,靠近相机的物体反射的辐射会对传感器上的电荷产生很大的贡献。物体离传感器越近,相机上的电荷就越高。另一方面,在第二次积分期间,距离相机较远的物体反射的辐射对传感器的电荷有很大的贡献。物体离传感器越远,相机上的电荷就越高。
例如,在d=0处的物体在第一个积分周期内只产生一个电荷,而在第二个积分周期内由于在第一个集成期间,整个辐射脉冲返回到传感器而不产生电荷。另一方面,d=dmax处的物体在第二次积分期间只会产生一个电荷,因为在第一次积分期间脉冲无法返回传感器。最后一个例子是,在d=dmax/2处的物体在第一个和第二个积分期间会产生相等的电荷。这说明td的飞行时间可以从传感器上的电荷推断出来,让前两个积分周期的电荷分别用q1和q2表示。然后,可以证明
注意,对于距离大于dmax的对象,在本例中,q1=0,因此降为td=tp。这就是为什么距离大于dmax的物体无法被正确测量的原因。
上式假设没有环境辐射。这在实践中很少是真的。第三个积分周期可用于校正环境辐射效应的深度测量。
让第三个积分周期产生的电荷记为q3。然后,q3可以从q1和q2中减去,抵消环境辐射,得到:
因此,场景中某点的距离
上述测量在传感器的曝光时间内进行多次,以提高信噪比。
目前还不存在对PMTOF相机的系统和随机错误影响的全面分析。我们可以假设已知的对CWM TOF相机存在影响的因素也会影响PMTOF相机。
例如,我们知道PM TOF相机会受到依赖于场景中物体反射率的深度偏差的影响。PM TOF相机的时间噪声可以达到几厘米级。
PM TOF相机支持高帧率(高达30赫兹)。此外,它们提供比CWM TOF相机更高的分辨率。目前市面上出售的PM TOF相机的分辨率从320×240到1280×1024像素不等。
6. TOF工业领域应用
与立体相机或三角测量系统比,TOF相机体积小巧,跟一般相机大小相去无几,非常适合于一些需要轻便、小体积相机的场合。TOF相机能够实时快速的计算深度信息,达到几十到100fps;而双目立体相机需要用到复杂的相关性算法,处理速度较慢。TOF的深度计算不受物体表面灰度和特征影响,可以非常准确的进行三维探测;而双目立体相机则需要目标具有良好的特征变化,否则会无法进行深度计算。
TOF的深度计算精度不随距离改变而变化,基本能稳定在cm级,这对于一些大范围运动的应用场合非常有意义,这些优势都使得它更易在工业上的推广。
TOF 相机目前的主要应用领域包括:
物流行业:通过 TOF 相机迅速获得包裹的抛重(即体积),来优化装箱和进行运费评估;
安防和监控:
进行 Peoplecounting 确定进入人数不超过上限;
通过对人流或复杂交通系统的counting,实现对安防系统的统计分析设计;
敏感地区的检测对象监视;
机器视觉:
工业定位、工业引导和体积预估;
替代工位上占用大量空间的、基于红外光进行安全生产控制的设备。
3d传感器:工业机器视觉3D传感器  第2张

3d传感器:研究机构:3D传感器市场2023年将恢复高速增长

关于
3D传感器 的文章

研究机构:3D传感器市场2023年将恢复高速增长

研究机构预计,在连续几年的缓慢增长之后,全球3D传感器市场在2023年将恢复高速增长,2023年的规模预计为80亿美元,2026年增至150亿美元。

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3D传感器
传感器
3D图像传感器
传感器市场恢复增长
半导体

2021-06-23

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外媒:苹果将投资LG旗下公司LG Innotek 以确保3D感应模组供应

【TechWeb报道】1月10日消息,据国外媒体报道,为确保新一代iPhone和iPad 3D感应模组的供应,苹果将投资LG旗下公司LG Innotek,但具体投资金额未知。
外媒报道中提及的LG Innotek,是LG旗下的电子产品零部件制造商

资讯编译

3D传感器
苹果投资LG
苹果3D传感器
苹果公司
新一代iPhone

2018-01-10

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iPhone X传出坏消息:3D识别传感器至今仍短缺

腾讯科技讯 对于苹果iPhone X手机,外界普遍认为其生产规模正在增加,消费者正在提前拿到预定的手机。不过11月14日,业内传出一个坏消息,三维识别传感器直到现在仍然供应不足,iPhone X供应紧张的局面将持续到明年

电信

iPhonex
iPhonex传感器
3D传感器

2017-11-15

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传2019年iPhone将配备前后双3D传感器 有望成为领先AR设备

11月15日消息,据彭博社报道,知情人士透露,苹果公司正在为2019年的iPhone开发一款后置3D传感器系统,这是其将手机变成领先的增强现实(AR)设备的又一举措。

资讯编译

3D传感器

2017-11-15

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三星Galaxy S9将采用iPhone X相同3D传感器

10月14日消息,三星Galaxy Note8 刚发布不久,不过三星目前已经着手研发新一代GalaxyS9 手机了,我们在之前报道过三星S9已经泄露了测试固件,估计三星已经将计划提前,有国外媒体爆料三星GalaxyS9可能会于明年二月份发布。

智能手机

三星Galaxy9
三星S9
iPhoneX
3D传感器
三星S9配置

2017-10-14

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iPhone X量产遇到问题 其实是3D传感器良品率太低

【TechWeb报道】9月28日消息,据国外媒体报道,苹果为iPhone诞生十周年而特别推出的iPhone X,目前正面临量产方面的问题,消息人士透露,困扰iPhone X量产的,其实是3D传感器的良品率太低。
iPhone X量产遇到问题

资讯编译

iPhoneX
iPhoneX怎么样
iPhoneX配置
iPhoneX量产
3D传感器

2017-09-28

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苹果布局2018?分析师称其已为iPhone签下1.5亿枚3D传感器

罗森布拉特证券公司分析师张军(Jun Zhang)近日在他的报告中写到,在他们看来,光学滤镜至关重要,他们也相信美国加州的通信和光学产品公司Viavi Solutions至少会在这一领域保有两年的领先优势。

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3D传感器
iPhone83D传感器
2018年iphone

2017-07-05

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iPhone 8/8S曝光:摄像头3D传感器延期

作为今年iPhone 8上最重磅的功能,现在的苹果似乎并不能搞定它。现在苹果产业链传来的消息,iPhone 8前置摄像头有些变化,其并不会配备3D传感器,因为到现在还没办法大规模量产,如果继续等它,就要延期发布新机。

电信

iPhone8
iPhone8s
3D传感器

2017-04-12

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iPhone 8被曝可能自带两枚3D传感器

苹果在 iPhone 8 中使用的 3D 传感器可能都与此前收购的 Primesense 公司相关,苹果应该是在这家公司的技术基础上对这些传感器进行设计和开发。

电信

传感器
3D传感器
iPhone8
iPhone8配置
iPhone8最新消息

2017-04-03

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苹果iPhone 8将具备AR功能

【环球科技综合报道 记者 李宗泽】据台湾《中时电子报》3月7日报道,苹果新机iPhone 8搭AR(增强现实)功能有谱!苹果CEO库克曾不止一次对外表示对于AR的兴趣,日前也有报道指出苹果旗下有千人工程师团队正在戮力开发i

电信

iPhone8
苹果iPhone8
3D传感器
AR

2017-03-07

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奥比中光3D传感器量产 国内仅此一家!

在昨日在双创周主会场,奥比中光展示了3D试衣间。目前,奥比中光已实现消费级3D传感器的量产销售,公司与全球超500家公司达成业务合作,全球10家世界500强企业使用奥比中光的3D传感器进行产品开发。

业界

3D传感器
奥比中光3D传感器
奥比中光
3D试衣间
3D

2016-10-16

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谷歌推新款智能机Tango 搭载3D传感器技术

谷歌Project Tango原型机
【TechWeb报道】2月21日消息,据国外媒体报道,谷歌周四公布了一项名为“Project Tango”的研究项目。该项目旨在将3D传感器技术应用于安卓手机,目前已经开发出一款原型智能机,

资讯编译

谷歌
Tango
3D传感器

2014-02-21

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苹果确认收购3D传感器公司PrimeSense

北京时间11月25日早间消息,苹果公司今天确认,已收购以色列3D传感器技术公司PrimeSense。消息人士透露,这笔交易的价格约为3.6亿美元。苹果公司发言人克里斯汀·胡戈特(Kristin Huguet)确认了收购PrimeSense的交易。

并购重组

苹果
3D传感器
PrimeSense

2013-11-25

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微软宣布收购3D传感器技术商Canesta

微软上周五宣布收购一家芯片3D传感器技术商Canesta,该公司共有70名员工,在此之前曾融资7000万美元。微软之所以收购它是因为Canesta的技术合适微软进入到自然用户界面领域(NUI领域)。

并购重组

微软
收购
3D传感器
Canesta

2010-11-01

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