3d成像为机器视觉检测提供了新的潜力

3d成像技术的进步使视觉用户能够克服一些具有挑战性的检查任务。在机器视觉市场中，3d成像不断成熟，而2d成像无法解决应用问题。改进3d技术，经济有效地简化了各种检查任务。它将机器视觉检测提升到了一个新的水平。

LMI Technologies首席执行官Terry Arden表示:“在制造环境中，2d和3d的融合对于测量组件在组装中的配合情况以及评估产品的最终配合、光面和包装是必要的。”

Integro Technologies的首席视觉系统架构师David Dechow是一家专注于机器视觉技术的系统集成商，在帮助企业实现工业自动化的3-D和2-D成像方面拥有丰富的经验，他表示，精度也得到了提高。在三维空间的检查任务中，可能包括测量或重建，精度甚至比机器人引导或拣箱的大多数任务更重要。

Dechow说:“终端用户现在应该认识到，这些组件不仅仅是通用的3d图像采集系统，在许多情况下，它们在特定任务的适用性方面更有针对性。”

许多3d成像设备也已经超越了3d点云，将颜色、纹理和其他2d成像特性包括在内。Dechow说:“3d图像与灰度‘纹理’和/或颜色信息的结合在机器视觉市场上是一种新事物。”“拥有这些信息对于识别、区分、定位或测量一个物体至关重要。”

3d图像本身没有灰度或颜色内容。Dechow补充道:“将这些内容以正确的空间方式整合到3d图像中会有很大的好处。”“在许多情况下，3d轮廓并不能完全定义物体或其特征。”

此外，3d使用户能够测量表面的角度和平面特征，如距离。Arden说:“这是支持机器人的重要能力，机器人以6°的自由度移动，需要角度和位置来有效地操作。”

推进技术

机器视觉组件供应商正在开发满足常见3d成像需求的产品。硬件和软件制造商Euresys提供了能够与传统的2-D相机和激光线投影仪连接的帧抓取器，以构建可与图像结合的3-D高度数据。此外，Euresys Open eVision Easy3D软件库可以从二维图像数据和三维形状数据中精确校准和生成数据集，现在可以使用传统的机器视觉工具进行处理，如用于计量、OCR和模式匹配的测量和测量，以解决具有挑战性的视觉应用。

Euresys美国销售和支持副总裁Mike Cyros表示:“以前，3d成像是使用多个摄像头从已知的固定位置观察同一物体，或者使用单个摄像头结合结构光图案或激光点或线发生器完成的。这需要相机和模式生成器的精确对齐，以便能够计算或三角测量图像中的每个点，以确定其与相机的距离。这个过程需要大量的计算能力。

Cyros表示:“如今的FPGA和多核嵌入式处理器架构使这些计算能够以更高的分辨率和成像速率进行，这使得机器视觉能够在线、实时地使用3d图像数据。”“以前难以实现的事情现在可以通过现成的传感器和先进的软件库来实现，这使得系统集成商和机器制造商能够更容易地将3d测量集成到他们的视觉过程中。当客户只需专注于如何在他们的机器上安装3d传感器，并相信它会产生准确、可重复的3d点云时，他们就更有可能采用这项技术。”

机器视觉客户还可以使用许多3d测量技术，包括飞行时间、立体声和激光三角测量。激光轮廓仪还广泛应用于锯木厂的原木扫描以获得最佳体积提取，鱼类和肉类加工中的蛋白质分配，以及手机组装中的紧固件位置检测。

在所有这些情况下，要扫描的对象都是在扫描平面上移动的，并且在飞行中建立一个用于检查的3-D表面。条纹投影在机器人测量中是理想的，用于测量汽车白色车身中的槽、孔、开口和铆钉等特征。在检查过程中，机器人在捕捉3d点云所需的时间内保持静止。

Arden表示:“激光三角测量和立体条纹投影具有很高的精度和速度，其集成的带通滤波器允许它们耐受高水平的环境光，以便为在线自动化、检查和优化流程提供可靠的数据。”

与此同时，工业机器人制造商发那科美国公司提供了三种不同的使用结构光的视觉引导机器人技术，这是3d视觉最常见的用途之一。该公司的3DL产品在二维图像中使用两条激光线产生一个三维姿势结果。该3DA使用两个数字2-D相机和一个DLP光投影仪来实现多图像立体声。3DV使用相同的方法，但只有一张图像，因此速度更快。

发那科的工程制造商David Bruce说:“多图像方法可以提供比单一图像更准确的数据，但这实际上取决于使用哪一种应用。”“3d数据的添加使得零件分割更容易，并允许提取精确的3d位置，这对于机器人制导来说是巨大的。”

因此，拣箱是三维成像最大的应用之一。布鲁斯说:“你需要箱子里每个部件的精确三维位置信息，而二维的位置信息没有好办法。”“如果你能使用3d技术，跟踪传送带上的部件有很多优势，因为在使用3d技术时，部件和输送带之间的2d对比度不是问题。”

克服障碍

与任何机器视觉技术一样，3d成像也面临挑战。“部分反射率是结构光立体三维成像的一个考虑因素。如果该部分具有很强的反射率，深度图像或点云算法在进行立体计算时会出现问题，”Bruce说，并补充说，如果该部分的反射率不够，也会出现同样的问题，这可能发生在深色或黑色部分。

定位精度可能是另一个麻烦点。塞洛斯说:“你必须以非常精确的方式安装或固定传感器，这可能很困难。”

与任何新的机器视觉技术一样，教育最终用户可能是一场斗争。阿登说:“许多客户不熟悉这项技术，对3d技术抱有各种各样的误解，比如普遍存在的误解是，3d技术更难设置或维护，或者比2d技术更昂贵。”

当涉及到像3d成像这样的先进机器视觉技术时，终端用户总是期待着同样的好处——易用性和成本效益。视觉产品制造商正在通过开发有针对性的解决方案来满足这些需求，这些解决方案可以提高众多检测任务的准确性和可靠性。

韦恩哈丁是AIA的特约编辑。本文最初发表于视觉在线．AIA是先进自动化协会(A3)的一部分，是CFE媒体的内容合作伙伴。由CFE媒体制作编辑克里斯·瓦夫拉编辑，cvavra@cfemedia.com．

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