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一文了解工業(yè)機器視覺領(lǐng)域的3D檢測傳感器

發(fā)布時間:2022-12-26
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近年來,機器視覺技術(shù)變得越來越復(fù)雜,工業(yè)領(lǐng)域的圖像處理更多的專注于3D傳感器,而且越來越多的技術(shù)已經(jīng)完善并且投入到實際應(yīng)用中,包括焊縫的檢測,以及在生產(chǎn)過程中對未分類部件進行倉揀或測量金屬板。可以說,機器視覺已經(jīng)轉(zhuǎn)向了3D。

在過去的幾年里,點云評估和測量軟件也得到了快速地的發(fā)展:從單一的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成點云數(shù)據(jù),對點云數(shù)據(jù)進行測量,計數(shù)和點云匹配。正如圖像處理行業(yè)的大多數(shù)玩家所知道的,獲得3D圖像有幾種不同的方式。


光譜共聚焦測量

光譜共焦傳感器由于檢測原理是基于白光色散,通過使用特殊透鏡系統(tǒng),白光從小孔穿過會延長不同單色光的焦點光暈范圍,再計算被測物表面焦點的反射光的波長,由此可獲得被測物體到透鏡的精確距離數(shù)據(jù),這意味著測量的過程不會受到反射光強度的影響,任意材質(zhì)的物體幾乎都可以實現(xiàn)高精度檢測。

光譜共焦法是一種新的檢測技術(shù),掃描被測物一次即可獲取表面全貌/部分的3D成像信息,具有檢測精度高、速度快和穩(wěn)定性好等特點。光譜共焦傳感器是對傳統(tǒng)激光檢測方式的一種補充,甚至是替代,因為它有效解決了行業(yè)內(nèi)對透明物體、高反射鏡面和強吸光材料的高精度外觀檢測難題,非常適和于在3C電子、半導(dǎo)體、鋰新能源和精密五金等行業(yè)作為在線檢測的工具。


激光三角測量

傳統(tǒng)的激光三角測量法,這種方法可用于木材,橡膠和輪胎等垂直領(lǐng)域,以及汽車和軸的測量,金屬和鑄鐵工業(yè)或其他應(yīng)用如道路表面的測量。

對于激光三角測量,需要在結(jié)構(gòu)化光源(如激光線投影)上校準相機,以確保即使在高環(huán)境溫度下也能獲得高于1 kHz的高采樣率。通常測試對象在3D傳感器下方移動以捕獲3D點云。這意味著攝像機將檢測投射到物體上的激光線,并根據(jù)激光線輪廓計算高度信息。在相機下移動物體時,會創(chuàng)建多個配置文件,用于完成三維圖像。典型的設(shè)置包含一個激光器,它直接位于測試對象和相機之間,相機與激光器成30°角安裝。但是激光和相機的其他角度組合也是可以的。例如,為了獲得更準確的高度分辨率,相機和激光之間的角度可以加寬。但必須注意的是,角度越小,進入照相機的光就越多,評估結(jié)果就會更穩(wěn)定?,F(xiàn)在有越來越多的軟件可以處理3D圖像數(shù)據(jù)。該軟件可以將捕獲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點云,可以直接進行比較,使分析變得更加容易。


條紋投影

除了激光三角測量方法之外,還有一種稱為“條紋投影”的方法?;驹硪彩侨菧y量,但是測試對象的整個表面都是用一次拍攝捕捉的。激光將光投射到條紋圖案中,因此物體不必在傳感器下方移動。光線從30°角投射到物體上,相機正對下方物體。


測量范圍可以從不到一毫米縮放到一米以上,但分辨率也可以相應(yīng)地變化。由于其測量速度快,分辨率高,條紋投影可以用于小型和大型測試物體,在工業(yè)檢查中,應(yīng)用于包括形狀偏差檢查,完整性檢測,組件部件位置或體積測量等。但需要注意的是,條紋投影對周圍的光很敏感。


3D立體相機

3D立體相機是另一種方法。它已經(jīng)存在多年,越來越多地用于機器人或調(diào)試應(yīng)用。立體圖像處理使用與人眼相同的原理即立體偏移。為了獲得3D圖像,該方法采用兩臺相機。但由于測試對象并不總是具有相同的特定特征,因此經(jīng)常使用隨機模式投影。


ToF(time-of-flight)

幾年前,據(jù)說在所有的方法中,ToF(time-of-flight)方法由于其分辨率有限而不適用于工業(yè)用途。大多數(shù)ToF相機的分辨率低于VGA,z分辨率相對較低,重復(fù)精度以厘米為單位。但是市場上已經(jīng)有一些像素為百萬像素的相機。 ToF(time-of-flight)相機使用類似于雷達工程的技術(shù)。集成照明發(fā)送一個紅外脈沖,傳感器測量反射光所需的時間。近來越來越多的用于3D物體檢測,但不能用于的測量。越來越多的應(yīng)用領(lǐng)域是裝載和卸載機器人托盤。


處理機器視覺的軟件,在3D視覺中扮演著重要角色,它就像3D的“大腦”一樣,但它是否像人腦一樣學(xué)習(xí)?如何訓(xùn)練它?傳統(tǒng)的方法當(dāng)然是以這樣的方式對軟件進行編程,即檢查程序檢測部件,每個偏離編程的特點是一個壞的部分,然后就是用軟件對好壞部分的圖像進行訓(xùn)練。我們也可以用深度學(xué)習(xí)的方式來處理。深度學(xué)習(xí)只是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡稱ANN)的另一個名稱,但卻是一個更精致,更簡單的化身。他們已經(jīng)存在了40多年。


人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經(jīng)元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據(jù)經(jīng)驗進行調(diào)整的數(shù)字權(quán)重,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)輸入并能夠?qū)W習(xí)。由于它在目標函數(shù)非常復(fù)雜且數(shù)據(jù)集很大的應(yīng)用程序中的表現(xiàn)令人滿意,它已經(jīng)成為機器學(xué)習(xí)的一個發(fā)展趨勢。在深度學(xué)習(xí)中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動提取特征。我們不需要拍攝圖像和手動計算如顏色分布,圖像直方圖,不同的顏色計數(shù)等,我們只需要在ANN中提供原始圖像。機器視覺行業(yè)對3D成像以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的新可能性寄予厚望,讓我們拭目以待。



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