机器视觉|用于计量和视觉引导机器人（VGR）的3D成像

2022年01月25日 13:20来源：北京根德科贸集团 >>进入该公司展台人气：168

　　机器视觉市场中3D成像组件的扩展是一个强劲的趋势，这是由对3D测量和指导的高需求以及作为3D成像系统一部分的成本效益技术的可用性的增加所推动的。部分扩展是针对某些应用的算法功能的激增，如3D测量，机器人引导(VGR-视觉引导机器人以及相关任务，如拾取或随机对象拾取和放置)，以及自动移动机器人(AMR)指导和安全。

　　机器视觉三维成像系统捕获物理空间的视图并提供表示包含深度的场景中的点以及熟悉的2D“平面”(x和y)位置的数据。一些可用的组件还提供灰度(对比度)或甚至彩色图像以及3D数据。3D成像的基本优势在于提供3D位置，但另一个重要的好处是3D图像通常是“对比度不容忍”。也就是说，图像信息允许软件处理深度变化而不是表面颜色特征的变化或阴影。

　　三维成像是机器视觉应用的强大技术。可以很容易地说它已经从“趋势”转移到机器视觉工具箱的标准部分。

　　实际执行：

　　机器视觉3D组件的区分可能很困难，对功能的详细讨论超出了本讨论的范围。但是，步是确定目标应用程序的类型。需要分析分辨率，深度以及水平X，Y平面的要求。虽然大多数系统作为一个整体提供通用功能，但提供了更多的组件，这些组件在特定任务中具有目标和优势，例如，专门用于3D测量或3D箱子拾取。也就是说，除了能够为应用程序提供适当的精确度量之外，任何3D解决方案的成功主要是软件实现和系统集成。

　　实际限制：

　　在表面上集成3D成像可能很简单，但特定应用的细节存在挑战。其中一些包括：

　　虽然看起来很明显，但在物体或成像系统运动的应用中，任何一个位置的误差都可能引入必须考虑的测量误差。

　　大多数3D成像系统都表现出一定程度的“3D数据丢失”，即相对于主动照明和摄像机角度的特征阴影在3D信息中产生空白。根据应用，使用一些成像技术可以克服这种情况。

　　机器视觉简而言之，并非所有3D机器视觉应用都“准备好迎接黄金时段。”例如，虽然应用程序在挑选随机定向，同质对象或“箱子拾取”已经很好地解决并且可以被认为是通用的在许多情况下，挑选异构和未知物体，包裹，盒子等在许多情况下仍然是3D成像的挑战。此外，用于测量或区分的物体或表面的3D重建在生产率上可能是具有挑战性的，因为可能需要许多图像来*建模和分析该部件。

关键词：机器视觉

上一篇：供应ADOS气体监测报警器

下一篇：隔离变压器，变压器有哪些种类，变压器的分类

全年征稿/资讯合作 联系邮箱：1271141964@qq.com

版权与免责声明

凡本网注明"来源：智能制造网"的所有作品，版权均属于智能制造网，转载请必须注明智能制造网，https://www.gkzhan.com。违反者本网将追究相关法律责任。
企业发布的公司新闻、技术文章、资料下载等内容，如涉及侵权、违规遭投诉的，一律由发布企业自行承担责任，本网有权删除内容并追溯责任。
本网转载并注明自其它来源的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本网赞同其观点或证实其内容的真实性，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。其他媒体、网站或个人从本网转载时，必须保留本网注明的作品来源，并自负版权等法律责任。
如涉及作品内容、版权等问题，请在作品发表之日起一周内与本网联系，否则视为放弃相关权利。