机器视觉中3D成像的技术和方法

网友投稿 373 2023-12-16


随着工业4.0革命的到来,由于2D视觉在复杂物体识别、尺寸标注的精度和距离测量方面的局限性,以及人类/机器人交互等复杂情况下的局限性,3D视觉的需求正在增加  3D视觉增强了工厂自动化市场中机器人/机器系统的自主性和有效性,因为这对于更高精度的质量检测、逆向工程等2D视觉受限的应用至关重要。

机器视觉中3D成像的技术和方法

此外,视觉系统引导机器人的使用正在增长,需要3D视觉来实现更好的远程引导、障碍识别和精确移动  3D视觉还使用了能预防和解决危险情况的系统,以及能够计数和区分人与机器人或物体的监视系统,实现在密集的人机交互中保护工厂工人的安全。

  3D视觉正在影响社会,因为它能够为最终用户提供更安全、性能更好和更有效的辅助系统例如,3D视觉是自动驾驶汽车、协作机器人等高级汽车辅助驱动系统的推动因素  在条形码扫描和OCR等领域,2D成像仍然存在。

它在工厂和仓库中发挥着不可或缺的作用,在这些地方,得益于区块链的采用以及推动着物流中心和运输实现惊人增长的电子商务繁荣,其使用正在上升Teledyne e2v公司拥有专门用于代码扫描的独特2D成像产品,如Topaz传感器系列,具有实现高扫描速率和可靠性的性能与特点。

  为了获得3D图像,存在多种技术和方法主要有:  ● 立体视觉 - 使用两个安装在物体不同视角的摄像头,采用校准技术对齐摄像头之间的像素信息并提取深度信息这类似于我们的大脑进行视觉距离测量的工作方式  ● 结构光 - 一个已知的光图案被投射到一个物体上,深度信息通过该图案在物体上的形变方式来计算  ● 激光三角测量 - 激光三角测量系统通过将相机与激光源配对来实现三维测量。

由于已知激光和相机之间的角偏移,该系统使用三角函数测量激光线的几何偏移(其值与物体的高度有关)该技术基于对物体的扫描  ● 飞行时间 - 光源与图像传感器同步,根据光脉冲与反射回传感器的光之间的时间计算距离。

  每种技术都有其优缺点,因此,取决于目标应用(特别是距离范围和深度精度要求),有些技术比其他技术更适合表1中进行了相对比较  表1:3D成像技术的顶层比较  虽然它仍然代表着工厂自动化和仓库视觉系统的一小部分,但目前越来越多的3D系统使用都是基于3D立体视觉、结构光相机或激光位移的基础。

这些系统在固定的工作距离下工作,需要对特定的检测区域进行大量校准工作飞行时间系统克服了这些挑战,从应用的角度提供更多灵活性,但其中大部分仍然受到图像分辨率的限制  Teledyne e2v在机器视觉方面底蕴深厚,包括在线扫描相机和区域扫描传感器,现在已经建立了一个专门用于3D成像的独特平台。

这将支持最新的工业应用,如视觉引导机器人、物流自动化引导车辆 (AGV)、工厂监控和安全、手持扫描仪和户外应用Teledyne e2v旨在基于多种3D技术提供始终如一的产品,满足客户的应用需求免责声明:本文来源:[中国传动网]的所有文字、图片、音视和视频文件,版权均为中国传动网(www.chuandong.com)独家所有。

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