Kāds ir 3D kameras mašīnas redzes pārbaudes princips?

Nepārtraukti attīstoties rūpnieciskajai automatizācijai, tradicionālās divu{0}}dimensiju vizuālās pārbaudes sistēmas vairs nespēj apmierināt mūsdienu ražošanas nozares pieprasījumu pēc augstas-precizitātes, augstas-efektivitātes un augstas elastības pārbaudes. 3D kameru mašīnredzes pārbaudes tehnoloģija ir kļuvusi par galveno viedās ražošanas un kvalitātes kontroles rīku. Tātad, kas ir 3D kameru mašīnas redzes pārbaude? Kāds ir tā darbības princips? Šis raksts sniegs jums detalizētu analīzi.
1, 3D kameru mašīnas redzes pārbaudes pamatjēdzieni
3D kameru mašīnas redzes pārbaude attiecas uz automatizētu noteikšanas metodi, kas izmanto 3D attēlveidošanas ierīces (piemēram, 3D kameras), lai iegūtu trīsdimensiju telpisko informāciju par objektiem, un apvieno attēlu apstrādes algoritmus, lai noteiktu un analizētu objektu izmēru, formu, novietojumu, defektus utt.
Salīdzinot ar tradicionālajām 2D redzes sistēmām, 3D redze var iegūt ne tikai objektu plakanus attēlus, bet arī to dziļuma informāciju, tādējādi panākot precīzu sarežģītu struktūru, virsmu, augstuma atšķirību un citu pazīmju atpazīšanu.
2, 3D kameras darbības princips
3D kamera ir galvenā ierīce 3D vizuālās pārbaudes veikšanai, un tās darbības princips galvenokārt balstās uz šādām galvenajām tehnoloģijām:
1. Strukturēta gaisma
Strukturētās gaismas tehnoloģija projicē īpašus gaismas modeļus (piemēram, svītras vai punktus) uz objekta virsmas, un, kad gaisma saskaras ar virsmas viļņiem, tā tiek deformēta. Pēc šo deformēto modeļu uzņemšanas ar kameru katra pikseļa dziļuma informācija tiek aprēķināta, izmantojot attēla apstrādes algoritmus, lai izveidotu objekta trīsdimensiju modeli.
Priekšrocības: Augsta precizitāte, piemērota statiskā vai lēna ātruma scenārijiem
Trūkumi: jutīgs pret apkārtējo gaismu, nav piemērots liela ātruma- vai atstarojošas virsmas noteikšanai
Pielietojums: mobilā tālruņa rāmja izmēra noteikšana, elektronisko komponentu plakanuma mērīšana utt
2. Lidojuma laiks (ToF)
ToF tehnoloģija aprēķina attālumu starp objektu un kameru, izstarojot infrasarkanās gaismas impulsus un mērot laiku, kas nepieciešams, lai gaisma atstarotos atpakaļ kamerā. Ātri skenējot visu redzes lauku, sistēma var izveidot pilnīgu dziļuma karti.
Priekšrocības: ātra reakcija, piemērota dinamiskai noteikšanai
Trūkumi: zema izšķirtspēja, precizitāti ierobežo attālums
Pielietojums: AGV šķēršļu novēršana, paku tilpuma mērīšana, autonoma braukšana utt
3. Stereo Vision
Simulējiet cilvēka vizuālās uztveres principu, izmantojiet divas kameras, lai uzņemtu vienu un to pašu objektu no dažādiem leņķiem, aprēķiniet atšķirības, izmantojot attēlu saskaņošanas algoritmus, un tādējādi aprēķiniet objekta trīsdimensiju koordinātas.
Priekšrocības: vienkārša struktūra, zemas izmaksas
Trūkumi: augstas tekstūras prasības, grūti saskaņot vājas tekstūras zonas
Pielietojums: robotu satveršana, āra navigācija, objektu atpazīšana
3, 3D vizuālās pārbaudes darbplūsma
Pilnīga 3D vizuālās pārbaudes sistēma parasti ietver šādas darbības:
1. Attēla iegūšana
Iegūstiet attēla datus, kas satur dziļuma informāciju, izmantojot 3D kameru, piemēram, punktu mākoņu kartes, dziļuma kartes vai pelēktoņu kartes.
2. Attēla pirmapstrāde
Veiciet izejas datu trokšņa slāpēšanu, filtrēšanu, koordinātu transformāciju un citu apstrādi, lai uzlabotu turpmāko algoritmu stabilitāti un precizitāti.
3. Iezīmju iegūšana un saskaņošana
Izņemiet no attēla galvenās funkcijas, piemēram, malas, kontūras un plaknes, un salīdziniet tos ar standarta modeļiem vai veidnēm, lai noteiktu defektus vai novirzes.
4. 3D rekonstrukcija un mērījumi
Punktu mākoņa datu izmantošana, lai rekonstruētu objekta trīsdimensiju modeli izmēra mērīšanai, tilpuma aprēķināšanai, formas analīzei un citiem mērķiem.
5. Defektu noteikšana un spriedums
Mašīnmācīšanās vai dziļās mācīšanās algoritmu apvienošana, lai klasificētu un noteiktu atklātās anomālijas un izvadītu noteikšanas rezultātus.
4, 3D vizuālās pārbaudes priekšrocības
Salīdzinot ar tradicionālajām manuālajām pārbaudēm vai 2D redzes sistēmām, 3D redzes pārbaudei ir šādas būtiskas priekšrocības:
Augsta precizitāte: var sasniegt mērījumu precizitāti mikrometra vai pat zem milimetra līmenī, kas atbilst precizitātes ražošanas prasībām.
Augsta pielāgošanās spēja: spēj apstrādāt sarežģītas formas, atspulgus, caurspīdīgumu, zemu kontrastu un citas 2D ainas, ar kurām ir grūti rīkoties.
Augsta efektivitāte: automātiskās noteikšanas ātrums ir ātrs, piemērots liela mēroga{0}}ražošanas līnijām.
Bezkontakta: novērš apstrādājamās detaļas bojājumus un ir piemērots trausliem vai augstvērtīgiem{0}}produktiem.
5, tipiski pielietojuma scenāriji
3D vizuālā pārbaude ir plaši izmantota vairākās nozarēs, un šādi ir daži tipiski scenāriji:
Elektroniskā ražošana: PCB lodēšanas savienojumu noteikšana, mikroshēmu montāžas precizitāte, tālruņa korpusa izmēri utt.
Automobiļu komponenti: izmēriet motora cilindru bloku, pārnesumu un bremžu kluču izmēru kļūdas un virsmas defektus.
Loģistika un noliktava: automātiski izmēriet iepakojuma tilpumu, identificējiet kravas stāvokli un virziet AGV, lai izvairītos no šķēršļiem.
Pārtika un medicīna: iepakojuma integritātes, pudeles vāciņa aizzīmogošanas un tablešu izskata defektu pārbaude.
6, Nākotnes attīstības tendences
Ar nepārtrauktu mākslīgā intelekta, malu skaitļošanas un sensoru tehnoloģiju progresu 3D vizuālā pārbaude attīstās uz augstāku precizitāti, lielāku ātrumu un spēcīgāku intelektu:
AI+3D Vision: dziļās mācīšanās algoritmu izmantošana punktu mākoņu apstrādē un defektu atpazīšanā kļūst arvien izplatītāka.
Malu skaitļošana: izvietojiet attēlu apstrādes algoritmus vietējās ierīcēs, lai sasniegtu milisekundes reakciju.
Vairāku sensoru saplūšana: vairāku sensoru, piemēram, RGB, infrasarkano staru un lāzera apvienošana, lai uzlabotu noteikšanas noturību.
Modularizācija un standartizācija: 3D redzes sistēmu ātras ieviešanas un rūpnieciskas popularizēšanas veicināšana.
7, Secinājums
3D kameru mašīnas redzes pārbaudes tehnoloģija pakāpeniski kļūst par rūpnieciskās automatizācijas "gudro aci". Tas ne tikai uzlabo noteikšanas precizitāti un efektivitāti, bet arī nodrošina stabilu datu pamatu inteliģentai ražošanai. Nākotnē līdz ar tehnoloģiju nepārtrauktu briedumu 3D redze demonstrēs savu spēcīgo pielietojuma potenciālu vairākās jomās.