.net flash网站模板,现在最流行的网站开发工具,wordpress4.9.8优化,阿里云网站域名查询机器视觉技术的不断升级#xff0c;使得对二维图像的处理逐渐扩展到了更复杂的三维领域#xff0c;形成了3D机器视觉。3D机器视觉是机器视觉的重要应用领域之一#xff0c;通过计算机能够在短时间内处理视觉传感器采集的图像信号#xff0c;从而获得目标对象的三维信息。
…机器视觉技术的不断升级使得对二维图像的处理逐渐扩展到了更复杂的三维领域形成了3D机器视觉。3D机器视觉是机器视觉的重要应用领域之一通过计算机能够在短时间内处理视觉传感器采集的图像信号从而获得目标对象的三维信息。
除此之外3D机器视觉还能快速且准确地获取检测场景的点云图像并通过3D识别算法实现对点云图中多种目标物体的识别和位姿估计。本文旨在通过分析3D视觉的技术形态并对3D视觉相关问题进行解答让更多读者对3D视觉有一定了解。 3D机器视觉 四大技术形态分析
目前市场上存在四种主流的3D视觉技术包括双目视觉、TOF飞行时间法成像技术、3D结构光技术以及激光三角测量法。
双目视觉
双目技术应用广泛其原理是通过使用两个或多个摄像头来模拟人类的双眼视觉并通过计算摄像头之间的视差获取物体的深度信息。
优点在较短距离内具有高精度、自然光照下能够获得三维信息、系统结构简单、灵活、成本低
缺点算法复杂、计算量大、光照较暗或过度曝光的情况效果差
TOF飞行时间法成像技术
TOF飞行时间法成像技术其原理是通过测量光线从相机到物体并返回的时间来获取深度信息适用于快速运动的场景。
优点响应快、软件简单、识别距离远、高速度
缺点分辨率低、不能精密成像、成本高
3D结构光技术
结构光技术通过一个光源投射出一束具备一定结构比如黑白相间的光线打到想要测量的物体表面然后通过检测物体表面的形变来计算出距离、形状、尺寸、深度等信息。
优点计算简单、测量精度较高、精密测量弱光环境和无明显纹理和形状变化的表面
缺点识别距离较短、受光源影响强光环境检测弱、响应时间较慢
激光三角测量法
激光三角测量基于光学三角原理根据光源、物体和检测器三者之间的几何成像关系来确定空间物体各点的三维坐标。
优点精准、快速、成本低
缺点近距离下的精度很高但是随着距离越来越远其测量的精度会越来越差 综上所述3D视觉的四种技术形态各有优缺点在具体的制造业的生产线上我们可以根据不同技术形态的优缺点针对性选择技术从而实现不同的应用效果。
3D机器视觉 问题解答
Q1在3D视觉兴起之后我们应该如何选择2D视觉和3D视觉呢
从检测能力上看
2D视觉的处理对象包括平面图像或视频只能获取被测产品X和Y轴的空间信息以及颜色值和灰度等级。这使得2D视觉在测量物体平面度、表面角度、部分体积或是区分相同颜色物体等场景中存在局限性无法实现对形状和深度的精准测量。
3D视觉的处理对象包括三维立体空间中的物体和场景不仅能够获取X和Y轴的空间信息还能获取Z轴的深度信息。除此之外3D视觉通过深度图或点云数据能够获取物体的距离和三维坐标以及物体的形状、位置、大小等更全面的信息。
从场景覆盖上看
2D视觉通过分析图像的颜色、形状和纹理等特征以及相对较快的处理速度能够实现高效的物体识别在图像识别、人脸识别、目标检测、文字识别等场景实现广泛应用。
3D视觉凭借着更精确、真实的场景感知以及深度、立体信息的获取实现对传统的2D视觉技术的补充通过感知物理环境的变化进行相应的调整有效扩大机器视觉的应用场景在机器人导航、虚拟现实、三维重建等场景中也有良好的应用效果。
依据上述信息3D视觉比起2D视觉无论从检测能力还是场景覆盖来看都更胜一筹。 Q2那3D视觉能够完全替代2D视觉在工业生产中进行应用吗
实际上并不会。根据高工机器人最新发布的《2023机器视觉产业发展蓝皮书》数据显示2D视觉市场规模约为152.24亿元同比增长20.21%3D视觉市场约为18.40亿元同比增长59.90%。由此可见2D视觉的市场规模占据主导地位而3D视觉则具备更高的市场增速。
在工厂的实际应用中2D视觉相较于3D视觉成本更加低廉且在二维特征和位置检测、二维尺寸检查、条码读取、字符识别、标签检测、有无检测等识别检测场景中依然具有强大的技术优势。而3D视觉虽然具备巨大潜能和应用前景但高成本、长周期的应用模式也限制了其在中小型制造企业的铺开。相比之下2D视觉与3D视觉的关系更多是互补而非替代。
所以根据性价比最优原则将2D视觉与3D视觉结合使用将是较好的解决方案。
深眸科技作为一站式AI视觉解决方案提供商在给客户进行方案定制的过程中针对客户的实际情况常采用2D与3D视觉结合的方式柔性化定制成本最优、性价比最高的解决方案。
例如在机加工滚子打痕缺陷检测案例中深眸科技通过2D视觉技术能够检测滚子尺寸不标准、圆形度不良、脏污、划痕等缺陷通过3D视觉技术能够对滚子表面凸起、凹坑等缺陷进行深度信息的获取实现对滚子的缺陷全检及高精度尺寸测量。 · 机加工滚子打痕缺陷检测
目前3D机器视觉领域正在持续研发与推进通过与2D机器视觉的结合使用将持续拓宽在实际场景中的应用范围。未来随着硬件和算法的不断发展3D机器视觉也将发挥更重要的作用并不断推动科技的进步创造更智能和高效的未来。
部分图片来源网络若有侵权请联系删除
