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Vision小助手
(CMVU)
机器视觉的应用,90%以上是2D图像应用。
但近年来,随着工业4.0的发展,对产线智能化、自动化的要求越来越高,
也因此催生了对相机的更高要求:不仅要精确获取X坐标和Y坐标的信息,还要精确获取Z坐标的信息。
3D相机技术即因此而生。
01
什么是3D相机技术?
3D相机技术,常被简略说为3D相机,让行业新人误以为真有一种不同于面阵、线阵的相机,
能直接拍出3D效果,获取3D信息。而实际上,机器视觉领域的3D成像和3D信息获取,
通常是用2个以上(含2个)工业相机,或工业相机+激光,获取原始图像,再通过图像算法实现的。
02
常用的3D相机技术
机器视觉领域,常用到下面3种3D相机技术:
立体视觉和结构光
激光三角测量法
ToF(Time-of-Flight)
03
立体视觉和结构光
立体视觉的工作原理,参考的是人类眼睛的成像原理。两个相机,从不同角度,记录一个对象的两个2D图像。
并且,因为两个相机位置的不同,借助三角测量原理,使用深度信息合成一幅三维图像。
在一些场景下配上结构光,能提升其精度和性能。
这种技术的主要优势是在短距离情况下,使用面阵相机,获得高精度;劣势是实时性较差,
不能用于均质背景(对比度较差、缺少参考标记或随机图案的目标),且结构光安装复杂、成本高。
04
激光三角测量
这个技术,是通过将激光光源与相机配对,来捕获三维测量数据。激光光束和相机都指向目标,
利用激光源和相机传感器之间的角偏移(α), 使用三角测量获取深度的差异。
下图中的红色、绿色和蓝色虚线表示不同距离反射的激光将如何照射到相机传感器的不同位置,
由这些位置可以反推激光光源与检测目标(或表面)之间的距离。
让物体相对相机移动,被测量物体到传感器芯片之间的距离会改变,
激光线或点的观察角度随它们在相机图像中的位置一起变化。这样,通过数学运算,
对象和光源之间的距离就可以通过图像中的位置坐标计算得出。
激光三角测量技术的优势是高精度(亚毫米级),且照明较差场景下也能有效工作。
缺点是距离较短、速度慢、且成本较高、激光可能伤害到人眼。
05
ToF(Time-of-Flight)
ToF本质是一种光雷达技术,通过从发射端向目标物体发射光脉冲,传感器计算光脉冲从发射器到对象,
再到传感器的运行时间来确定被测量对象的距离(很多手机上用了这种技术,如华为p30 pro,iPhone 12)。
根据调试光源的不同,ToF可以分为连续波调试和脉冲调试。二者的主要区别是,
连续波调试比较容易受到多反射因素的干扰,脉冲调试主要是技术难度大,器件成本高、难以小型化。
ToF (Time-of-Flight)相机是一个紧凑的系统,没有可移动部件, 它由以下组件组成:
主动集成光源
集成镜头
ToF(Time-of-Flight)芯片
ToF技术的优势是速度快、高度实时、距离远、结构紧凑成本低,
缺点是精度稍低(毫米级以上)、不支持高反光或杂散光目标。
06
什么场景下选3D?
下列场景,可以考虑使用3D相机技术:
3D定位、测量、检测
必须识别高度差
目标物体对比度信息缺失或不明显
需要分析体积和形状
07
该使用哪种3D相机技术或产品?
立体视觉和结构光技术适用场景:
坐标测量
工业机器人工作区的3D测量
危险工作区3D显示
室外区域的测量
激光三角测量技术适用场景:
准确性要求极高的场景
3C 、电子制造等行业动态场景下的高精度三维信息采集
ToF技术适用场景:
快递、物流行业中的动态体积测量
码垛和卸垛任务的容积测量
医疗行业:患者定位和监测
汽车制造行业:大物体的测量和位置检测
08
90%的3D相机技术应用,还需定制
3D相机技术,不像2D相机技术那样,能做很多的标准品出来,一个标准的2D工业相机,
可应用在各行各业的定位、检测、测量和识别场景中。
3D应用的特殊性、复杂性,使得90%的3D应用需求,找不到现成的配套相机产品来满足其需求。
高成本、长周期的定制,是机器视觉领域3D应用需求无奈的痛。
09
度申科技,工业相机定制与ODM/OEM
度申科技,15年来专注于机器视觉核心部件----工业相机----的创新、设计、开发和制造。
度申科技的工业相机,在光伏、锂电、物流、汽车制造、消费电子、半导体、
显示器、食品包装、印刷、纺织、医疗、生物、科研、建材、交通安全、色选等领域,得到广泛的应用。
作为一家以技术为导向,且拥有自有产线的专业硬件设计与生产公司,
度申科技能为客户带来高性价比、短开发周期的各类2D、3D应用定制服务。
同时,也向行业伙伴提供各种工业相机的ODM和OEM服务。