Kakšno je načelo pregledovanja strojnega vida s kamero 3D?

Z nenehnim razvojem industrijske avtomatizacije tradicionalni dvo{0}}dimenzionalni sistemi vizualnega nadzora ne morejo več izpolniti povpraševanja sodobne proizvodne industrije po visoki-natančnosti, visoki-učinkovitosti in visoki prilagodljivosti pregledov. 3Tehnologija strojnega vida s kamero D se je pojavila kot ključno orodje v inteligentni proizvodnji in nadzoru kakovosti. Torej, kaj je pregled strojnega vida s 3D kamero? Kakšen je njegov princip delovanja? Ta članek vam bo ponudil podrobno analizo.
1, Osnovni koncepti pregledovanja strojnega vida s kamero 3D
Inšpekcija strojnega vida s 3D kamero se nanaša na avtomatizirano metodo zaznavanja, ki uporablja naprave za 3D slikanje (kot so 3D kamere) za pridobitev tri-dimenzionalnih prostorskih informacij o predmetih in združuje algoritme za obdelavo slik za zaznavanje in analizo velikosti, oblike, položaja, napak itd. predmetov.
V primerjavi s tradicionalnimi sistemi 2D vida lahko 3D vid pridobi ne le ravninske slike predmetov, temveč tudi informacije o njihovi globini, s čimer se doseže natančno prepoznavanje kompleksnih struktur, površin, višinskih razlik in drugih značilnosti.
2, Načelo delovanja 3D kamere
3D kamera je osnovna naprava za izvajanje 3D vizualnega pregleda, njeno načelo delovanja pa se v glavnem opira na naslednje glavne tehnologije:
1. Strukturirana svetloba
Tehnologija strukturirane svetlobe projicira posebne svetlobne vzorce (kot so črte ali pike) na površino predmeta in ko svetloba naleti na površinske valove, se deformira. Po zajemanju teh deformiranih vzorcev s kamero se informacije o globini vsake slikovne pike izračunajo z algoritmi za obdelavo slike, da sestavi tri{1}}dimenzionalni model predmeta.
Prednosti: Visoka natančnost, primerna za statične ali počasne scenarije
Slabosti: občutljivo na svetlobo okolice, ni primerno za-hitro zaznavanje ali zaznavanje odsevnih površin
Uporaba: zaznavanje velikosti okvirja mobilnega telefona, merjenje ravnosti elektronskih komponent itd
2. Čas letenja (ToF)
Tehnologija ToF izračuna razdaljo med predmetom in kamero z oddajanjem infrardečih svetlobnih impulzov in merjenjem časa, ki je potreben, da se svetloba odbije nazaj v kamero. S hitrim skeniranjem celotnega vidnega polja lahko sistem ustvari celotno globinsko karto.
Prednosti: Hiter odziv, primeren za dinamično detekcijo
Slabosti: nizka ločljivost, natančnost omejena z razdaljo
Aplikacije: izogibanje oviram AGV, merjenje količine paketov, avtonomna vožnja itd
3. Stereo Vizija
Simulirajte princip človeškega vizualnega zaznavanja, uporabite dve kameri za zajemanje istega predmeta iz različnih zornih kotov, izračunajte neskladje z algoritmi za ujemanje slik in tako izračunajte tri{0}}dimenzionalne koordinate predmeta.
Prednosti: enostavna struktura, nizki stroški
Slabosti: Visoke zahteve glede teksture, težko je uskladiti območja s šibko teksturo
Aplikacije: Robotsko prijemanje, navigacija na prostem, prepoznavanje predmetov
3, Potek dela 3D vizualnega pregleda
Popoln sistem 3D vizualnega pregleda običajno vključuje naslednje korake:
1. Pridobivanje slike
Pridobite slikovne podatke, ki vsebujejo informacije o globini, prek 3D-kamere, kot so zemljevidi oblakov točk, zemljevidi globine ali zemljevidi sivin.
2. Predobdelava slike
Izvedite odstranjevanje šuma, filtriranje, transformacijo koordinat in drugo obdelavo neobdelanih podatkov, da izboljšate stabilnost in natančnost nadaljnjih algoritmov.
3. Ekstrakcija funkcij in ujemanje
Iz slike izvlecite ključne značilnosti, kot so robovi, konture in ravnine, in jih primerjajte s standardnimi modeli ali predlogami, da prepoznate napake ali odstopanja.
4. 3D rekonstrukcija in merjenje
Uporaba podatkov oblaka točk za rekonstrukcijo tri{0}}dimenzionalnega modela predmeta za merjenje velikosti, izračun prostornine, analizo oblike in druge namene.
5. Identifikacija napake in presoja
Združevanje algoritmov strojnega učenja ali globokega učenja za razvrščanje in določanje zaznanih nepravilnosti ter izpis rezultatov zaznavanja.
4, Prednosti 3D vizualnega pregleda
V primerjavi s tradicionalnimi ročnimi pregledi ali sistemi 2D vida ima 3D pregled naslednje pomembne prednosti:
Visoka natančnost: lahko doseže merilno natančnost na mikrometrski ali celo podmilimetrski ravni, kar izpolnjuje zahteve natančne proizvodnje.
Visoka prilagodljivost: zmožen obravnavati zapletene oblike, odseve, prosojnost, nizek kontrast in druge 2D prizore, ki jih je težko obvladati.
Visoka učinkovitost: hitrost avtomatiziranega zaznavanja je visoka, primerna za-velike proizvodne linije.
Brez stika: preprečuje poškodbe obdelovanca in je primeren za lomljive izdelke ali izdelke visoke{0}}vrednosti.
5, Tipični scenariji uporabe
3D-vizualni pregled se pogosto uporablja v številnih panogah in spodaj je nekaj tipičnih scenarijev:
Elektronska proizvodnja: zaznavanje spajkalnih spojev PCB, natančnost vgradnje čipa, dimenzije ohišja telefona itd.
Avtomobilske komponente: merite dimenzijske napake in površinske napake blokov cilindrov motorja, zobnikov in zavornih ploščic.
Logistika in skladiščenje: samodejno izmerite količino paketa, prepoznajte položaj tovora in vodite AGV, da se izognete oviram.
Hrana in zdravila: Preizkušanje celovitosti embalaže, tesnjenja pokrovčkov steklenic in napak pri videzu tablet.
6, Prihodnji razvojni trendi
Z nenehnim napredkom umetne inteligence, robnega računalništva in senzorske tehnologije se 3D vizualni pregled razvija proti večji natančnosti, hitrejši hitrosti in močnejši inteligenci:
AI+3D Vision: uporaba algoritmov globokega učenja pri obdelavi oblaka točk in prepoznavanju napak postaja vse bolj razširjena.
Robno računalništvo: uvedite algoritme za obdelavo slik na lokalnih napravah, da dosežete milisekundni odziv.
Fuzija več senzorjev: združevanje več senzorjev, kot so RGB, infrardeči in laserski, za izboljšanje robustnosti zaznavanja.
Modularizacija in standardizacija: Spodbujanje hitre uvedbe in industrijske popularizacije sistemov 3D vida.
7, Zaključek
Tehnologija pregledovanja strojnega vida s 3D kamero postopoma postaja "pametno oko" industrijske avtomatizacije. Ne le izboljša natančnost in učinkovitost zaznavanja, temveč zagotavlja tudi trdno podatkovno osnovo za inteligentno proizvodnjo. V prihodnosti bo z nenehno zrelostjo tehnologije 3D-vizija pokazala svoj močan potencial uporabe na več področjih.