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機器視覺:如何選擇2D視覺和3D視覺?

人工智能 機器學習
D視覺興起之后,選擇2D視覺還是3D視覺,成為大家共性困擾的問題。那么在不同場景下,如何選擇2D視覺系統和3D視覺系統呢?

機器視覺, 作為人工智能一個重要的分支,現已成為當下炙手可熱的技術之一。  

在制造業轉型升級、新興產業發展的過程中,中國市場釋放出驚人的機器視覺技術及產品需求,為本土機器視覺行業的成長提供了關鍵驅動力。

在工業領域應用中,機器視覺一般由工業光源、圖像采集單元、圖像處理單元、圖像處理軟件及網絡通訊裝置等構成。在自動化工業質量控制和在線檢測領域,2D和3D技術都具備及其重要的作用。如何將兩者結合起來創建一個更可靠、高效的機器視覺檢測系統,首先要認識兩者的各自優勢和應用場景。

一、2D視覺

早在機器視覺概念被提出的時候,2D視覺技術應運而生。

2D視覺技術原理是根據灰度及對比度來進行參考檢測,其主要功能是:定位、檢測、測量、識別。當前,2D機器視覺已經部署了幾十年,在某些應用場景下表現出色,具體可分為以下幾項應用:

1、二維特征和位置的檢測

2、二維尺寸檢查

3、條碼讀取

4、字符識別

5、標簽檢測

6、某些質量檢驗流程

7、監視和對象跟蹤

8、有無檢測等

在很多應用場景中,2D視覺存在一些限制。

由于2D視覺無法獲得物體的空間坐標信息,故而不支持與形狀相關的測量,諸如:物體平面度、表面角度、體積,或區分相同顏色物體之類的特征,亦或是在具有接觸側的物體位置之間進行區分。

因此,對于對精確度和自動化的要求更高的檢測要求,3D機器視覺表現了其在視覺檢測上獨特的優勢。

二、3D視覺

3D視覺比2D視覺處理具備更高的計算要求。3D機器視覺的圖像檢測更接近于人類的眼睛,能夠借助數字化3D掃描數據,提取一個物體的尺寸,包括:表面積、體積和形體尺寸。

相比2D機器視覺,3D機器視覺具有以下幾項優點:

1、在線檢測快速移動的目標物,獲取形狀和對比度

2、消除手動檢查帶來的錯誤

3、實現部件和裝配的100%在線質量控制

4、最大限度地縮短檢測周期和召回

5、最大限度地提高生產質量和生產量

6、對比度不變,是檢查低對比度物體的理想選擇

7、對較小的照明變化或環境光不敏感

8、建立大型物體檢測的多傳感器設置更簡單

目前3D機器視覺大多用于3C消費電子、新能源行業、汽車制造、電子組件和醫藥產品的檢測。其能有效提高合格產品的生產能力、提升產品良率,從而減少原材料浪費、節約生產成本。

當前,3D視覺系統可應用于多種工業化場景以及2D視覺系統無法提供應用所需的性能的場景。

例如:

1、機器人引導和表面跟蹤

2、用于放置、包裝或組裝的料箱揀選

3、對象掃描和數字化構建

4、厚度、高度和體積測量

5、尺寸標注和空間管理

6、測量形狀,孔,角度和曲面

7、檢測表面或裝配缺陷

8、相對3DCAD模型的質量控制和驗證

在3D視覺興起之后,選擇2D視覺還是3D視覺,成為大家共性困擾的問題。那么在不同場景下,如何選擇2D視覺系統和3D視覺系統呢?

如果要測量某些物體的相對尺寸比例,2D視覺完全可以勝任,但如果需要測量物體的絕對幾何尺寸,則3D視覺將是唯一選項;在工業自動化中,若能夠保證目標物體的有序平鋪,2D視覺通常能夠做得又快又好又經濟,但如果目標物體是無序的話,則必須有3D視覺的優勢加持。


在未來工廠的應用中,2D相較于3D成本更加低,在一些識別類檢測中,2D依然有強大的技術優勢,3D視覺不一定能夠解決所有的問題,根據性價比最優的原則,2D視覺與3D視覺結合使用會是比較完美的解決方案。

責任編輯:龐桂玉 來源: 千家網
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