3D Vision

Perkembangan teknologi sensor dan komputer telah membuka peluang luas dalam pemahaman dan rekonstruksi lingkungan tiga dimensi. Bidang 3D computer vision memungkinkan pemodelan objek dan lingkungan secara akurat, yang penting untuk aplikasi di robotika, kendaraan otonom, augmented reality, medis, hingga konservasi budaya digital. Kemampuan untuk menangkap, memproses, dan menganalisis data 3D dari berbagai sumber, seperti kamera stereo, LiDAR, dan photogrammetry, menjadi kunci bagi pengembangan sistem yang cerdas dan interaktif. Modul ini hadir untuk membekali peserta dengan pemahaman mendasar hingga implementasi praktis dalam 3D vision, mulai dari representasi objek hingga aplikasi dunia nyata.

Kelas ini membahas konsep, metode, dan implementasi dalam bidang 3D computer vision, yaitu teknik untuk memahami dan merekonstruksi lingkungan 3D dari data visual. Materi dimulai dengan pengantar geometri dan representasi objek, yang menjelaskan cara merepresentasikan bentuk, posisi, dan orientasi objek dalam ruang tiga dimensi menggunakan titik,garis, permukaan, dan mesh. Selanjutnya peserta diperkenalkan metode akuisisi data 3D menggunakan kamera stereo, depth sensor, LiDAR, dan teknik photogrammetry. Submodul ini juga membahas cara melakukan rekonstruksi 3D dari berbagai tampilan (multi-view reconstruction), sehingga menghasilkan model 3D yang utuh dari beberapa sudut pandang. Materi dilanjutkan dengan teknik registrasi dan penyelarasan data 3D, untuk menggabungkan beberapa potongan data 3D menjadi satu kesatuan yang presisi. Peserta kemudian akan mempelajari metode segmentasi dan klasifikasi objek 3D, seperti deteksi permukaan, bentuk, hingga klasifikasi berdasarkan struktur geometris. Sebagai penutup, peserta diajak memahami berbagai aplikasi dan tantangan dalam pengembangan computer vision 3D, mulai dari pemetaan lingkungan, rekonstruksi budaya digital, hingga augmented reality dan autonomous vehicle.