回顾3D机器视觉及其在工业4.0时代的应用

2019-08-12 17:26:11 嵌入式开发中心 132

      随着技术创新以前所未有的速度发展,许多曾经昂贵的技术正在以更低的成本制造出来。3D机器视觉领域,这一点更为真实。虽然机器视觉不是新技术的发展,但更便宜的3D成像相机和传感器的出现最近成为该技术的一系列新应用的催化剂。例如,大多数机器视觉系统传统上使用2D成像来识别产品在传送带上的位置。然而,使用两个维度xy的最大陷阱之一就是说,在这个例子中,需要知道产品的尺寸和形状才能使系统工作。使用三维允许机器视觉系统推断x,yz中的位置。

 在本文我们将了解3D机器视觉是什么以及它是如何工作的,以及这些机器视觉系统所具有的一些不同应用。

 机器视觉.jpg

什么是3D机器视觉?

那么什么是3D机器视觉?它究竟是如何工作的?3D机器视觉可以粗略地定义为允许3D对象或表面的三维测量或检查的技术。有几种不同的方式可以实现:

激光轮廓分析:激光轮廓分析是最受欢迎的3D成像技术之一。被测物体通过激光束移动,因为以已知角度定位的相机记录当物体穿过它时激光器的变化轮廓。这种配置在工厂生产地板或包装线上特别受欢迎,因为它依赖于相对于激光器移动的物体,这意味着它非常适合于传送带上的产品。

立体成像:另一种流行的3D成像技术是立体成像,其中两个相机用于记录物体的2D图像,然后可以将其三角化并制成3D图像。与激光轮廓分析一样,这种技术也允许在测量和记录时物体的移动。使用随机静态照明图案还可以为普通表面和没有自然边缘的对象提供任意纹理,这是许多立体重建算法所需要的。

条纹投影:在条纹投影中,条纹图案投影到待测量的整个表面区域上。然后通过垂直于被测物体定位的摄像机记录图像。所创建的点云能够使高度分辨率比激光分析方法能够提供的高出两个数量级。条纹投影也更具可扩展性,测量区域范围从1毫米到超过1米。

飞行时间:飞行时间法测量光脉冲到达被测物体然后返回的时间。测量每个图像点所花费的时间将根据对象的大小和深度而变化,因此每个点将在测量时提供该信息。

 

三维机器视觉的应用

现在我们已经研究了计算3D图像的各种方式,我们可以开始研究不同角色和行业中3D机器视觉的各种应用。如前所述,机器视觉不是新概念,已经成为现代时代的必备技术。然而,近年来,技术进步和3D成像系统的减少意味着3D机器视觉的采用和发展的增加,并且已经在许多行业中以各种角色实现这些系统。现在让我们来看看其中的一些应用程序。

机器人引导和自动化: 3D机器视觉最明显的应用之一是机器人引导和自动化。例如,汽车制造商使用自动机械臂的军队来制造他们的零件和车辆。三维图像使这些机器人能够更精确地执行,并在构建零件或车辆时处理精确的制造计算和运动。通常,由于健康和安全程序,这些机器人被密封远离人类工作人员,然而,3D机器视觉系统最终可以允许机器人检测人类存在并计算它们周围最安全的运动。

质量控制和检验:质量控制(QC)和检验是许多组织正在利用的3D机器学习的另一个应用。配备视觉的机器能够识别产品或物体中的异常或缺陷,并将其标记为不符合某些质量保证规范。3D机器视觉也可以应用于车辆并有助于促进预测性维护工作。

映射: 3D映射用于各种不同的行业。从建筑和制造到地质和天文学,3D地图不仅帮助我们建造更好的住宅和产品,而且还揭示了我们未映射的海洋和我们都曾经访过过的天体邻居的秘密。目前,3D地图主要用于帮助自动化和机器管理系统收集有关某个区域或物体的空间和深度信息,但是,未来它可以被自主机器人用于绘制未开发的地形或空间转换为人类探险家的高度详细的3D地图。





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