3D激光轮廓传感器助力工业高精度测量，为各行各业生产质量提升保驾护航收藏

众所周知，机器视觉领域在过去的几年经历了如火如荼的发展；然而，在工业高精度测量领域，2D视觉并不能解决所有问题，于是3D视觉应运而生海康机器人3D视觉专注于高精度测量和机器人抓取应用两个领域，已发布3D激光轮廓传感器系列、RGBD立体相机系列和机器人3D视觉引导平台软件。

其中，3D激光轮廓传感器是经过多年打磨在今年4月份召开的海康机器人机器视觉新品发布会上隆重推出的新品，包括DP2000和DP3000两个子系列

激光三角测量原理激光轮廓传感器采用线激光三角测量的原理获取被测物体的3D信息首先，激光轮廓传感器向被测物体投射精细的激光线，激光线在物体表面反射形成凹凸的轮廓线；然后，轮廓线经过镜头在Sensor组件进行成像，被激光轮廓传感器所采集；再者，传感器的处理单元按照三角测量的原理计算和恢复出激光轮廓线各点的深度信息。

这一原理又被形象地称为“光切法”或“光刃法” 

当物体相对激光轮廓传感器发生平移时，物体沿运动方向的每一条轮廓都能够依次被传感器采集和计算，从而能够动态恢复出被测物体的完整3D信息在物体运动过程中动态扫描和采集的特性，让激光轮廓传感器广泛应用于生产过程的在线式3D测量。

精细的产品设计一款好产品，必须经过仔细地设计雕琢，才能够确保产品品质，海康机器人激光轮廓传感器也是如此。

首先，405nm超均匀精细蓝光，保证了激光轮廓线的精准提取；其次，定制化的大孔径大光圈镜头，光通量相当于普通镜头的4倍，保证了极高的MTF解像力；第三，高达90db的高灵敏度、高动态范围的专用Sensor，确保在极端复杂场景也能实现良好成像；第四，通过莎姆光学设计，做到全量程范围内的成像清晰。

精细的光学装调，激光、镜头、Sensor完美协同，共同保证了激光轮廓传感器的高质量成像最后，激光轮廓传感器采用内置算力的一体化设计，相机内置高速处理单元，处理速度最高可达19KHz/s强大的算法处理在精细设计的硬件基础上，还需要配备强大的算法处理，才能让激光轮廓传感器的性能更卓越。

对于线激光三角测量来说，核心算法在于轮廓线中心点的提取，高鲁棒性的提取算法可以使传感器轻松应对各种复杂场景；在中心点提取算法的基础上，进一步结合亚像素超分辨处理算法，能够将提取精度提升至0.05像素，从而提升传感器的Z轴检测精度。

作为标准化的工业产品，激光轮廓传感器需要应对各种材质的3D数据采集，宽动态处理算法能够对不同反射率的材质采取不同的曝光参数，再进行融合处理，从而让传感器能够同时应对高反材质和吸光材质的轮廓提取；在应对金属表面时，反光干扰会导致中心点提取错误，尤其是类似螺纹、插针一类具有多个金属面的杂光，而抗反光算法则能够有效降低这一影响。

激光轮廓传感器采集的3D数据，通常要经过进一步的后处理才能够更好地进行算法分析，海康机器人在传感器端内置了丰富的后处理算法，包括空间滤波、时域滤波、空点填充、双向插值、边缘延拓等，方便客户选用，并且不占用主机的CPU资源。

激光轮廓传感器秉持简单易用的设计原则，对外提供丰富的数据接口，可以输出轮廓数据、点云数据、深度图、亮度图等同时兼容多种触发模式，支持差分编码器触发输入，支持行触发、帧触发，行+帧触发的应用模式通过SDK可以非常方便地集成激光轮廓传感器到第三方软件框架，海康机器人提供C/C++、C#、Python三种语言版本的SDK，以及包括主流视觉分析软件在内的10多种集成使用示例，便于用户的二次开发。

另外，在配套的客户端软件中，深度图调参支持一键调试，并且提供IO信号监测工具，便于现场快速调试和部署

VM平台，助力方案搭建海康机器人为广大客户提供了性能强大的视觉分析算法平台软件——VM目前，激光轮廓传感器的3D视觉分析已适配到VM框架下，具备50多个3D算子功能，并且在持续增加同时在方案搭建过程中，还可以复用100多个2D算子。

VM软件3D版本已广泛用于3D图像处理、 3D测量、3D定位和3D缺陷检测等应用中，为锂电、汽配、3C等行业用户搭建3D视觉方案提供便利

3D+AI，应用广泛锂电行业持续的产能提升，对自动化提出了越来越高的要求，3D视觉主要应用在电芯段，具体包括电芯入壳前的极耳焊接缺陷检测，入壳后顶盖焊缝尺寸测量、周边焊接缺陷检测、顶盖尺寸测量，注液完成后密封钉偏位检测、焊接缺陷检测，以及电池包组装前的外观六面检测。

以方壳锂电池的六面检为例，划痕、凹坑、鼓包等一系列缺陷都会对电池的后续使用造成安全隐患，所以成品电芯的质量检测必不可少但是，划痕的规格不易量化，并且3D成像容易受外壳表面擦痕的影响，视觉方案极易产生误判，从而最终影响成品电芯的良率。

而且电芯包膜工序节拍要求高，对于3D视觉检测带了极大的挑战针对以上难点，海康机器人采用3D+AI相结合的解决方案，具体来说，针对激光轮廓传感器的亮度图进行深度学习训练，采用AI算法给出划痕的候选区域，再进一步映射到轮廓传感器的深度图，计算每个划痕的深度，从而能够筛选出需要检测的NG样品。

3D+AI的创新方法，不但满足了方壳锂电池六面检的需求，而且可以达到0漏检、低误判、高效率的检测效果

除了电池六面检之外，激光轮廓传感器已经在顶盖尺寸测量、顶盖防爆阀平整度检测、顶盖焊缝检测、Busbar焊接缺陷检测等应用中取得不错的效果，完整覆盖了锂电电芯段全部工艺的3D应用随着3D视觉技术的不断进步，3D视觉产品会应用在更多领域，比如，在汽配行业，3D视觉可集中应用在精密器件测量、插针检测和密封件检测中；在3C行业，3D视觉可集中应用在消费类电子产品的平整度、共面度、缝隙宽度和段差尺寸测量中。

海康机器人3D视觉将为各行各业生产质量提升保驾护航

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