人工智能可以从照片中分析光学材料特性?学习如何!

我们的新机器人霸主得一分!人工智能(AI)现在只需点击一下手机，就可以读取表面的光学材料属性。

基于表面照片(较小图像)的表面数字重建(较大图像)。

来自Ansys光学模拟团队(前身为万博OPTIS)、Inria和麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室的研究人员训练了一台计算机来做人类本能做的事情:仅通过看照片来预测表面的感觉。

事实上，这个AI可以为图像的每个像素推导出材料的正常反照率、漫反射反照率、镜面反照率和镜面粗糙度。因此，该工具有一天可以帮助工程师更快地迭代他们的设计，因为他们可以轻松预测光学材料的特性。

Ansys的研究工程师Valentin Deschaintre解释说:“现在只需一张图片，就可以评估光与材料接触时的行为。”万博“用手电筒照亮物体，然后拍照。然后，人工智能根据图片中的光的行为直观地理解材料的属性。”

如何训练人工智能预测光学材料性能

人类并不伟大编写计算机识别图像的程序。因此，研究人员必须教人工智能从已知这些值的图像中预测材料属性。

然而，把这个人工智能带到学校并不容易。它需要一个由20万个程序生成的空间变化的双向反射分布函数(SVBRDF)组成的数据集，40万个训练迭代，以及TITAN X GPU上一周左右的处理时间。

AI使用输入照片(左侧图像)恢复描述反照率和镜面粗糙度(中间图像)的SVBRDF地图。然后使用这些地图重新渲染图像(右侧图像)。

Inria的研究主管Adrien Bousseau说:“人工智能是解决这类问题的有力工具，因为计算机可以学习如何操作图片上的每个视觉索引，比如材料产生的阴影和反射。”“合成和基于图像的模拟是实现这一目标的关键因素，因为我们获得了学习所需的大量图片。”

为什么工程师需要快速光学数据

使用虚拟原型、VR和模拟的工程师将发现该工具有助于快速确定材料属性。这将使他们能够专注于迭代他们的设计，而不是寻找确定光学数据的方法。

“我们的研究将能够帮助工程师快速建立他们的概念原型。这将转化为生产率的提高，”Ansys业务总监Jacques Delacour指出。万博

德拉库尔说的生产率提高可不是开玩笑的。通常情况下，收集这些光学数据需要一次收集一小块材料。然而，由于这种新工具可以在像素水平上评估这些属性，工程师现在可以一次评估一个大的表面。

Deschaintre证实:“这种数据采集方法在评估大型地表时具有很大的优势。”“这种基于图片的新方法可以让你了解更广阔的表面，所以你可以快速轻松地捕捉到大的图案。”

这种材料分析方法的未来用户还将能够节省资金，因为他们减少了严格但昂贵的实验室测量的数量。

Bousseau说:“几十年来，对材料进行精确的实验室测量已经成为可能，但许多数字概念参与者无法获得所需的设备。”“我们的目标是简化物品的获取和外观，就像用手机拍照一样简单。”

然而，德拉库尔警告说，不要取消所有的实验室测量。他说:“材料很复杂，工程师需要研究这种复杂性。因此，材料对不同的光环境会有不同的反应。为了确保准确的结果和高质量，最好的选择是在不同的光照条件下使用不同的方法进行多次测量。”

因此，如果这个工具公开，它将最好地服务于工程师在设计的早期开发阶段。在这个阶段，不需要精确的光学数据来排除材料的考虑。工程师将能够节省时间和金钱，因为只有最有效的候选材料才能进入实验室进行严格的测试。

要了解更多关于这种评估光学性质的新方法，请查看万博Ansys光学。