Mikä on 3D-kameran konenäkötarkastuksen periaate?

Teollisuusautomaation jatkuvan kehityksen myötä perinteiset kaksiulotteiset visuaaliset tarkastusjärjestelmät eivät enää pysty vastaamaan nykyaikaisen valmistusteollisuuden korkean-tarkkuuden, korkean-tehokkuuden ja joustavuuden vaatimuksiin. 3D-kameran konenäkötarkastustekniikka on noussut älykkään valmistuksen ja laadunvalvonnan keskeiseksi työkaluksi. Joten mikä on 3D-kameran konenäkötarkastus? Mikä on sen toimintaperiaate? Tämä artikkeli tarjoaa sinulle yksityiskohtaisen analyysin.
1, 3D-kameran konenäkötarkastuksen peruskäsitteet
3D-kameran konenäkötarkastuksella tarkoitetaan automatisoitua tunnistusmenetelmää, joka käyttää 3D-kuvauslaitteita (kuten 3D-kameroita) kolmiulotteisen paikkatiedon saamiseksi kohteista ja yhdistää kuvankäsittelyalgoritmeja esineiden koon, muodon, sijainnin, vikojen jne. havaitsemiseen ja analysoimiseen.
Perinteisiin 2D-näköjärjestelmiin verrattuna 3D-näkö ei voi saada vain tasokuvia kohteista, vaan myös niiden syvyystietoja, jolloin saavutetaan tarkka monimutkaisten rakenteiden, pintojen, korkeuserojen ja muiden ominaisuuksien tunnistaminen.
2, 3D-kameran toimintaperiaate
3D-kamera on 3D-visuaalisen tarkastuksen ydinlaite, ja sen toimintaperiaate perustuu pääasiassa seuraaviin valtavirtateknologioihin:
1. Strukturoitu valo
Strukturoitu valotekniikka heijastaa tiettyjä valokuvioita (kuten raitoja tai pisteitä) kohteen pinnalle, ja kun valo kohtaa pinnan aaltoiluja, se muuttuu. Kun nämä epämuodostuneet kuviot on vangittu kameralla, kunkin pikselin syvyystiedot lasketaan kuvankäsittelyalgoritmien avulla kolmiulotteisen mallin muodostamiseksi kohteesta.
Edut: Suuri tarkkuus, sopii staattisiin tai hitaisiin nopeuksiin
Haitat: herkkä ympäristön valolle, ei sovellu nopeaan-tai heijastavan pinnan havaitsemiseen
Sovellus: Matkapuhelimen runkokoon tunnistus, elektronisten komponenttien tasaisuuden mittaus jne
2. Lentoaika (ToF)
ToF-tekniikka laskee kohteen ja kameran välisen etäisyyden lähettämällä infrapunavalopulsseja ja mittaamalla ajan, joka kuluu valon heijastumiseen takaisin kameraan. Skannaamalla nopeasti koko näkökentän järjestelmä voi luoda täydellisen syvyyskartan.
Edut: Nopea vaste, sopii dynaamiseen havaitsemiseen
Haitat: Alhainen resoluutio, tarkkuus rajoittaa etäisyyttä
Sovellukset: AGV-esteiden välttäminen, paketin tilavuuden mittaus, autonominen ajo jne
3. Stereo Vision
Simuloi ihmisen visuaalisen havainnon periaatetta, käytä kahta kameraa sieppaamaan saman kohteen eri kulmista, laske erot kuvansovitusalgoritmien avulla ja laske näin kohteen kolmiulotteiset koordinaatit.
Edut: Yksinkertainen rakenne, alhaiset kustannukset
Haitat: Korkeat rakennevaatimukset, vaikea sovittaa yhteen heikkoja pintakuvioalueita
Sovellukset: Robotin tartunta, ulkonavigointi, esineiden tunnistus
3, visuaalisen 3D-tarkastuksen työnkulku
Täydellinen 3D-visuaalinen tarkastusjärjestelmä sisältää yleensä seuraavat vaiheet:
1. Kuvan hankinta
Hanki syvyystietoja sisältäviä kuvatietoja 3D-kameran kautta, kuten pistepilvikarttoja, syvyyskarttoja tai harmaasävykarttoja.
2. Kuvan esikäsittely
Suorita kohinanpoisto, suodatus, koordinaattimuunnos ja muu käsittely raakadatalle parantaaksesi seuraavien algoritmien vakautta ja tarkkuutta.
3. Ominaisuuden poimiminen ja sovittaminen
Poimi kuvan tärkeimmät ominaisuudet, kuten reunat, ääriviivat ja tasot, ja vertaa niitä vakiomalleihin tai malleihin virheiden tai poikkeamien tunnistamiseksi.
4. 3D-rekonstruktio ja mittaus
Pistepilvitietojen käyttäminen objektin kolmiulotteisen mallin rekonstruoimiseen koon mittaamista, tilavuuden laskemista, muotoanalyysiä ja muita tarkoituksia varten.
5. Vian tunnistaminen ja arviointi
Koneoppimis- tai syväoppimisalgoritmien yhdistäminen havaittujen poikkeavuuksien luokittelemiseksi ja määrittämiseksi sekä tunnistustulosten tuottamiseksi.
4, 3D- visuaalisen tarkastuksen edut
Perinteisiin manuaalisiin tarkastus- tai 2D-näköjärjestelmiin verrattuna 3D-näkötarkastuksella on seuraavat merkittävät edut:
Suuri tarkkuus: Se voi saavuttaa mittaustarkkuuden mikrometrillä tai jopa alle millimetrin tasolla, mikä täyttää tarkkuusvalmistuksen vaatimukset.
Korkea sopeutumiskyky: pystyy käsittelemään monimutkaisia ​​muotoja, heijastuksia, läpinäkyvyyttä, matalaa kontrastia ja muita vaikeasti käsiteltäviä 2D-kohtauksia.
Tehokas: Automaattinen tunnistusnopeus on nopea ja sopii suuriin{0}}tuotantolinjoihin.
Ei kosketusta: estää työkappaleen vaurioitumisen ja sopii herkkiin tai arvokkaisiin{0}}tuotteisiin.
5, Tyypilliset sovellusskenaariot
3D-visuaalista tarkastusta on käytetty laajasti useilla toimialoilla, ja seuraavat ovat joitain tyypillisiä skenaarioita:
Elektroniikkavalmistus: piirilevyjen juotosliitosten havaitseminen, sirun asennustarkkuus, puhelimen kuoren mitat jne.
Autokomponentit: mittaa moottorin sylinterilohkojen, vaihteiden ja jarrupalojen mittavirheet ja pintavirheet.
Logistiikka ja varastointi: Mittaa automaattisesti pakkauksen tilavuus, tunnista lastin asento ja ohjaa AGV:tä esteiden välttämiseksi.
Ruoka ja lääketiede: Pakkauksen eheyden, pullon korkin sulkemisen ja tablettien ulkonäkövirheiden testaus.
6, Tulevaisuuden kehitystrendit
Tekoälyn, reunalaskenta- ja anturiteknologian jatkuvan kehityksen myötä 3D-visuaalinen tarkastus kehittyy kohti parempaa tarkkuutta, nopeampaa ja vahvempaa älykkyyttä:
AI+3D Vision: Syväoppimisalgoritmien soveltaminen pistepilvikäsittelyssä ja vikojen tunnistamisessa on yleistymässä.
Edge computing: ota käyttöön kuvankäsittelyalgoritmeja paikallisissa laitteissa millisekunnin vasteen saavuttamiseksi.
Usean sensorin yhdistäminen: Yhdistämällä useita antureita, kuten RGB, infrapuna ja laser havaitsemisen kestävyyden parantamiseksi.
Modularisointi ja standardisointi: Edistetään 3D-näköjärjestelmien nopeaa käyttöönottoa ja teollista popularisointia.
7, johtopäätös
3D-kameran konenäkötarkastusteknologiasta on vähitellen tulossa teollisuusautomaation "älykäs silmä". Se ei ainoastaan ​​paranna havaitsemisen tarkkuutta ja tehokkuutta, vaan tarjoaa myös vankan tietoperustan älykkäälle valmistukselle. Tulevaisuudessa teknologian jatkuvan kypsymisen myötä 3D-näkemys osoittaa tehokkaan sovelluspotentiaalinsa useammilla aloilla.