機器視覺市場中3D成像組件的擴展是一個強勁的趨勢,這是由對3D測量和指導的高需求以及作為3D成像系統一部分的成本效益技術的可用性的增加所推動的。部分擴展是針對某些應用的算法功能的激增,如3D測量,機器人引導(VGR-視覺引導機器人以及相關任務,如拾取或隨機對象拾取和放置),以及自動移動機器人(AMR)指導和安全。
機器視覺三維成像系統捕獲物理空間的視圖并提供表示包含深度的場景中的點以及熟悉的2D“平面”(x和y)位置的數據。一些可用的組件還提供灰度(對比度)或甚至彩色圖像以及3D數據。3D成像的基本優勢在于提供3D位置,但另一個重要的好處是3D圖像通常是“對比度不容忍”。也就是說,圖像信息允許軟件處理深度變化而不是表面顏色特征的變化或陰影。
三維成像是機器視覺應用的強大技術。可以很容易地說它已經從“趨勢”轉移到機器視覺工具箱的標準部分。
實際執行:
機器視覺3D組件的區分可能很困難,對功能的詳細討論超出了本討論的范圍。但是,步是確定目標應用程序的類型。需要分析分辨率,深度以及水平X,Y平面的要求。雖然大多數系統作為一個整體提供通用功能,但提供了更多的組件,這些組件在特定任務中具有目標和優勢,例如,專門用于3D測量或3D箱子拾取。也就是說,除了能夠為應用程序提供適當的精確度量之外,任何3D解決方案的成功主要是軟件實現和系統集成。
實際限制:
在表面上集成3D成像可能很簡單,但特定應用的細節存在挑戰。其中一些包括:
雖然看起來很明顯,但在物體或成像系統運動的應用中,任何一個位置的誤差都可能引入必須考慮的測量誤差。
大多數3D成像系統都表現出一定程度的“3D數據丟失”,即相對于主動照明和攝像機角度的特征陰影在3D信息中產生空白。根據應用,使用一些成像技術可以克服這種情況。
機器視覺簡而言之,并非所有3D機器視覺應用都“準備好迎接黃金時段。”例如,雖然應用程序在挑選隨機定向,同質對象或“箱子拾取”已經很好地解決并且可以被認為是通用的在許多情況下,挑選異構和未知物體,包裹,盒子等在許多情況下仍然是3D成像的挑戰。此外,用于測量或區分的物體或表面的3D重建在生產率上可能是具有挑戰性的,因為可能需要許多圖像來*建模和分析該部件。
關鍵詞:機器視覺
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