Mis on 3D-kaamera masinnägemise kontrollimise põhimõte?

Tööstusliku automatiseerimise pideva arendamise tõttu ei suuda traditsioonilised kahe-visuaalse kontrolli süsteemid enam vastata kaasaegse tootmistööstuse nõudmistele suure-täpsuse, suure-tõhususe ja paindlikkuse kontrollimise. 3D-kaamera masinnägemiskontrolli tehnoloogiast on saanud intelligentse tootmise ja kvaliteedikontrolli võtmetööriist. Niisiis, mis on 3D-kaamera masina nägemise kontroll? Mis on selle tööpõhimõte? See artikkel annab teile üksikasjaliku analüüsi.
1, 3D-kaamera masina nägemise kontrollimise põhikontseptsioonid
3D-kaamera masinnägemise kontroll viitab automaatsele tuvastusmeetodile, mis kasutab 3D-kujutusseadmeid (nt 3D-kaameraid) objektide kolmemõõtmelise ruumiteabe saamiseks ning kombineerib pilditöötlusalgoritme, et tuvastada ja analüüsida objektide suurust, kuju, asukohta, defekte jne.
Võrreldes traditsiooniliste 2D-nägemissüsteemidega, ei saa 3D-nägemine mitte ainult objektide tasapinnalisi kujutisi, vaid ka nende sügavust puudutavat teavet, saavutades seeläbi keerukate struktuuride, pindade, kõrguste erinevuste ja muude omaduste täpse äratundmise.
2, 3D-kaamera tööpõhimõte
3D-kaamera on 3D-visuaalse kontrolli teostamise põhiseade ja selle tööpõhimõte tugineb peamiselt järgmistele tavatehnoloogiatele:
1. Struktureeritud valgus
Struktureeritud valgustehnoloogia projitseerib objekti pinnale kindlad valgusmustrid (nt triibud või täpid) ja kui valgus kohtab pinna lainetust, siis see deformeerub. Pärast nende deformeerunud mustrite kaameraga jäädvustamist arvutatakse pilditöötlusalgoritmide abil iga piksli sügavusteave, et luua objektist kolmemõõtmeline mudel.
Eelised: Kõrge täpsus, sobib staatilise või aeglase kiirusega stsenaariumide jaoks
Puudused: tundlik ümbritseva valguse suhtes, ei sobi kiireks-või peegeldava pinna tuvastamiseks
Kasutamine: mobiiltelefoni raami suuruse tuvastamine, elektrooniliste komponentide tasasuse mõõtmine jne
2. Lennuaeg (ToF)
ToF-tehnoloogia arvutab objekti ja kaamera vahelise kauguse, kiirgades infrapunavalguse impulsse ja mõõtes aega, mis kulub valguse tagasipeegeldumiseks kaamerasse. Skaneerides kiiresti kogu vaatevälja, saab süsteem koostada täieliku sügavuskaardi.
Eelised: Kiire reageerimine, sobib dünaamiliseks tuvastamiseks
Puudused: madal eraldusvõime, täpsus on piiratud vahemaaga
Kasutusalad: AGV takistuste vältimine, paki mahu mõõtmine, autonoomne sõit jne
3. Stereo Vision
Simuleerige inimese visuaalse taju põhimõtet, kasutage kahte kaamerat, et jäädvustada sama objekt erinevate nurkade alt, arvutada erinevused kujutiste sobitamise algoritmide abil ja arvutada seega objekti kolmemõõtmelised koordinaadid.
Eelised: lihtne struktuur, madal hind
Puudused: kõrged nõuded tekstuurile, raskesti sobitatavad nõrga tekstuuriga alad
Rakendused: roboti haaramine, navigeerimine välitingimustes, objektide tuvastamine
3, 3D visuaalse kontrolli töövoog
Täielik 3D visuaalse kontrolli süsteem sisaldab tavaliselt järgmisi samme:
1. Pildi omandamine
Hankige 3D-kaamera kaudu sügavusteavet sisaldavaid pildiandmeid, näiteks punktipilvekaarte, sügavuskaarte või halltoonide kaarte.
2. Pildi eeltöötlus
Järgmiste algoritmide stabiilsuse ja täpsuse parandamiseks teostage algandmetel müra summutamist, filtreerimist, koordinaatide teisendamist ja muud töötlemist.
3. Funktsioonide eraldamine ja sobitamine
Eraldage pildist peamised omadused, nagu servad, kontuurid ja tasapinnad, ning võrrelge neid standardmudelite või mallidega, et tuvastada defekte või kõrvalekaldeid.
4. 3D rekonstrueerimine ja mõõtmine
Punktipilveandmete kasutamine objekti kolmemõõtmelise mudeli rekonstrueerimiseks suuruse mõõtmiseks, mahu arvutamiseks, kuju analüüsimiseks ja muudel eesmärkidel.
5. Defektide tuvastamine ja otsustus
Masinõppe või süvaõppe algoritmide kombineerimine tuvastatud kõrvalekallete klassifitseerimiseks ja määramiseks ning tuvastamise tulemuste väljastamiseks.
4, 3D visuaalse kontrolli eelised
Võrreldes traditsiooniliste käsitsi kontrollimise või 2D-nägemissüsteemidega on 3D-nägemise kontrollil järgmised olulised eelised:
Kõrge täpsus: see võib saavutada mõõtmistäpsuse mikromeetri või isegi alla millimeetri tasemel, mis vastab täppisvalmistamise nõuetele.
Suur kohanemisvõime: suudab käsitleda keerulisi kujundeid, peegeldusi, läbipaistvust, madalat kontrastsust ja muid 2D-stseene, mida on raske käsitleda.
Suur tõhusus: automaatne tuvastamise kiirus on kiire ja sobib suuremahuliste{0}}tootmisliinide jaoks.
Mittekontaktne: väldib töödeldava detaili kahjustamist ja sobib habrastele või{0}}väärtuslikele toodetele.
5, tüüpilised rakenduse stsenaariumid
3D-visuaalset kontrolli on laialdaselt rakendatud paljudes tööstusharudes ja järgmised on mõned tüüpilised stsenaariumid:
Elektroonika tootmine: PCB jooteühenduste tuvastamine, kiibi paigaldamise täpsus, telefoni korpuse mõõtmed jne.
Autode komponendid: mõõtke mootori silindriplokkide, hammasrataste ja piduriklotside mõõtmevigu ja pinnadefekte.
Logistika ja ladustamine: mõõtke automaatselt pakendi mahtu, tuvastage lasti asend ja juhendage AGV-d takistuste vältimiseks.
Toit ja meditsiin: pakendi terviklikkuse, pudeli korgi sulgemise ja tablettide välimusvigade testimine.
6, Tuleviku arengusuunad
Tehisintellekti, servaarvutite ja andurite tehnoloogia pideva arenguga areneb 3D visuaalne kontroll suurema täpsuse, kiirema kiiruse ja tugevama intelligentsuse suunas:
AI+3D Vision: süvaõppe algoritmide rakendamine punktipilve töötlemisel ja defektide tuvastamisel on muutumas üha laialdasemaks.
Edge computing: juurutage pilditöötlusalgoritmid kohalikes seadmetes, et saavutada millisekundi reageering.
Mitme anduri liitmine: mitme anduri, näiteks RGB-, infrapuna- ja laseranduri ühendamine tuvastamise tugevuse parandamiseks.
Modulariseerimine ja standardimine: 3D-nägemissüsteemide kiire kasutuselevõtu ja tööstusliku populariseerimise edendamine.
7, järeldus
3D-kaamera masina nägemise kontrolli tehnoloogia on järk-järgult muutumas tööstusautomaatika "targaks silmaks". See mitte ainult ei paranda tuvastamise täpsust ja tõhusust, vaid loob ka tugeva andmealuse intelligentsele tootmisele. Tulevikus, tehnoloogia pideva küpsusena, demonstreerib 3D-nägemine oma võimsat rakenduspotentsiaali rohkemates valdkondades.