无码精品A∨在线观看,久久亚洲精品无码aⅴ大香,国产欧美精品区一区二区三区,都市激情 在线 亚洲 国产

3D相機在市場(chǎng)上的具體應用

發(fā)布時(shí)間:2022-06-24 作者:無(wú)錫微視傳感科技有限公司 點(diǎn)擊次數:2221

內容概要:


目前,很多工廠(chǎng)為了提高效率,節約人工成本,已經(jīng)將焊接機器人大量地投入使用。3D相機作為機器之眼,能夠幫助焊接機器人精準地進(jìn)行工件的掃描與定位,從而完成一系列復雜的焊接作業(yè)。

無(wú)錫微視傳感科技有限公司獨立研發(fā)的PDN系列3D相機,能夠很好地幫助焊接機器人進(jìn)行焊縫跟蹤等,并實(shí)時(shí)將圖像信息傳回電腦端,配合上電腦端的程序,即可分析數據后進(jìn)行自動(dòng)焊接。

以下文章來(lái)源于計算機視覺(jué)工坊,作者Pontmercy

前言

無(wú)論2D相機還是3D相機,提到相機不可避免地涉及到機器視覺(jué)。機器視覺(jué)與計算機視覺(jué)并沒(méi)有一個(gè)明顯的定義去劃分。但在實(shí)際應用中,應用于工業(yè)檢測的時(shí)候更多地被稱(chēng)為機器視覺(jué)而非計算機視覺(jué)。這時(shí)候,機器視覺(jué)更多地偏向或者專(zhuān)指以圖像傳感器為采集軟件,輔助以光源,PLC甚至機器人等外部設備,以實(shí)現特定的檢測或定位等特定目的。如果你從事的是機器視覺(jué)行業(yè)則避免不了PCL,機器人,編碼器,光柵尺,光源,鏡頭等這些圖像之外的硬件設備打交道。另外還有一些領(lǐng)域,圖像識別,物體檢測和跟蹤,自動(dòng)文檔分析,面部檢測和識別,計算攝影,增強現實(shí),3D重建以及醫學(xué)圖像處理等也會(huì )被稱(chēng)為機器視覺(jué)。這篇文章所講述的內容更多地以工業(yè)檢測領(lǐng)域的機器視覺(jué)的角度出發(fā)。

2D視覺(jué)回顧

在以往的機器視覺(jué)領(lǐng)域通常是指2D的視覺(jué)系統即通過(guò)攝像頭拍到一個(gè)平面的照片然后通過(guò)圖像分析或比對來(lái)識別物體,從而應用缺陷、瑕疵,位置、OCR,條形碼等。以2D視覺(jué)檢測為例,一個(gè)典型的基于2D相機的機器視覺(jué)檢測系統通常如下組成:

機器視覺(jué)系統組成

其中,屬于視覺(jué)部分的部件主要有:相機,鏡頭,光源,采集卡。在機器視覺(jué)領(lǐng)域,每一個(gè)部件都是一門(mén)學(xué)問(wèn),例如對光源的選擇上,常見(jiàn)的光源形狀有環(huán)光,條光、面光等;從顏色上劃分,則可以分為單色光源和RGB光源。從打光方式上刻有正面打光、側面打光、背面打光等方式。不同的樣件和不同的目的決定了哪一種光源和打光方式合適,如何選擇合適的打光方案既依賴(lài)于經(jīng)驗,例如對于金屬件,可能藍光最好,如果要檢測邊緣,則紅色背光效果最佳,也依賴(lài)于實(shí)際效果的對比,對于一個(gè)具體的視覺(jué)檢測項目,最佳的打光效果要靠實(shí)際進(jìn)行打光的效果來(lái)進(jìn)行判斷和確定。但即便2D視覺(jué)是一門(mén)如此高深的學(xué)問(wèn),它在應用上也有很大的局限。這種局限很大一部分來(lái)源于,真實(shí)世界的物體在經(jīng)過(guò)鏡頭的透視投影后,相機能夠捕捉到的只有2D的平面信息。對于一些涉及到3D信息的處理,它是無(wú)能為力的,因此3D相機和3D視覺(jué)的出現和發(fā)展便是大勢所趨。

3D相機與2D相機的區別

3D相機與2D相機的最大區別在于,3D相機可以獲取真實(shí)世界尺度下的3D信息,而2D相機只能獲取像素尺度下的2D平面圖像信息,以下面的兩幅圖為例:

上面的左圖是圖像處理人員都知道的Lena,這種圖片是2D相機獲取的一張RGB圖像。而右圖是一張由深度相機獲取的深度圖。盡管看起來(lái)黑乎乎的一片,但我們依然可以看出圖像的形狀??赡苡械男』锇榭吹竭@里,心中的疑惑更大了。這不還是一張2D圖嗎。的確,這還是一張2D圖像,但這種圖像上存儲的不是由光照決定的灰度信息,而是由距離決定的深度信息。眾所周知,世界坐標系下可以由(X,Y,Z)三個(gè)軸來(lái)表示,空間中的任何一個(gè)點(diǎn)都可以由(x,y,x)來(lái)表示。實(shí)際上作為一個(gè)合格的3D相機,它傳輸給你的必然是X,Y,Z方向的真實(shí)信息,例如,有的3D相機會(huì )得到X,Y,Z圖。其中,Z圖便是我們所謂的深度圖,而其它兩張圖分別存儲著(zhù)X,Y方向的真實(shí)信息。如果只有一張深度圖,那么其它兩個(gè)軸方向的信息也必然可以由某個(gè)公式給出。這便是被稱(chēng)為3D相機的原因。我們以一款工業(yè)3D相機Gocator為例:

Gocatro生成的深度圖X,Y,Z數據的獲取

Gocator的深度圖可以直接獲取,而X,Y方向的信息與行和列按一定的公式進(jìn)行生成。值得注意的是,這個(gè)公式一般由生產(chǎn)該3D相機的廠(chǎng)商決定,并不通用。我們再以民用級別的深度相機kinect為例,它的X,Y方向的信息可以按以下公式來(lái)獲取

其中,d為深度圖存儲的信息,(u,v)為像素坐標,()為相機內參,相機內存均可標定得知。在實(shí)際使用中,廠(chǎng)商會(huì )提供標定好的參數或者現成的API。

Kinect的API參數,用于生成X,Y,Z圖

通過(guò)3D相機得到的數據,我們可以還原出被測量物體的三維信息,進(jìn)而用于后一步的處理。

3D相機的應用

隨著(zhù)科技的發(fā)展和檢測需求的提高,3D視覺(jué)越來(lái)越在機器視覺(jué)行業(yè)占有重要的地位,與傳統的2D相機相比,3D相機能獲取三維信息,可以實(shí)現2D視覺(jué)無(wú)法實(shí)現或者不好實(shí)現的功能,例如檢測產(chǎn)品的高度、平面度、體積等和三維建模等。


輪胎劃痕很紋理檢測

體積檢測

                                                                                                              路面系統檢測

缺陷檢測

本文僅做學(xué)術(shù)分享,如有侵權,請聯(lián)系刪文。


分享到: