突破亚毫米壁垒：基于彩色图像的眼框获取

眼框镜头追踪是光学行业中重要的过程，需实现亚毫米级精度以确保镜框合适和视力矫正。传统的框跟踪仪依赖机械工具，需精确定位和校准，耗时且需额外设备，导致眼镜师工作流程效率低下。本文提出一种基于人工视觉的新方法，利用多视角信息。该算法运行于从 InVision 系统上获取的图像上。完整的管线包括图像获取、框体分割以隔离眼框与背景、深度估计以获取三维空间信息，以及多视角处理，将分割后的 RGB 图像与深度数据集成，以实现精确的框轮廓测量。为此，提出了不同的配置和变体并在真实数据上进行分析，提供了相对于其他解决方案具有竞争力的测量结果，同时消除了对专用追踪设备的需求，并降低了眼镜技术师的工作流程复杂度。