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首頁 >深圳市京都玉崎電子有限公司> 技術文章> 什么是 3D 機器視覺及用途
什么是 3D 機器視覺及用途
2024/11/16 14:36:25
3D 機器視覺是一種在三個維度上識別機器和零件的位置和姿態(tài)的系統(tǒng)。
機器視覺是指根據(jù)捕獲和處理圖像的結果來操作設備的系統(tǒng)。其中,3D機器視覺是專門處理3D信息的一種。
傳統(tǒng)機器視覺的一個問題是,為了讓機器人高效工作,人類有必要糾正機器人不擅長的流程。 3D 機器視覺通過將圖像處理從 2D 處理改為 3D 處理,解決了這個給處理時間和工作帶來壓力的問題。
3D 機器視覺的用途
3D 機器視覺用于三個主要目的。
1. 尺寸測量
在汽車行業(yè),用于測量各種零件及門臺階和間隙的尺寸,在物流行業(yè),用于測量行李箱的三邊和體積,在食品行業(yè),用于自動測量切肉、分類等級以及確定糖果的制造差異。
2.外觀檢查
它用于檢查汽車零件上的劃痕和凹痕,在電氣和電子領域用于檢查印刷電路板和引線接合,以及在食品工業(yè)中用于檢查糖果中的碎片。
3、定位工作
例如各種工業(yè)產品的揀選工作、物流工作中的碼垛和拆箱工作。
3D機器視覺原理
3D機器視覺的原理大致可以分為三個步驟:圖案投影、距離測量、零件識別。
1.圖案投影、距離測量
首先,在圖案投影和距離測量過程中,將多個圖案投影到目標物體上并測量到目標物體的距離。
2. 零件識別
接下來,在零件識別過程中,使用預先注冊的字典數(shù)據(jù)和3D CAD模型來識別零件的位置,并確定機械臂的手是否可以在不接觸目標物體以外的任何物體的情況下移動。
3. 操作
*將判斷結果傳輸至機器人控制器,機器人實際移動。
有關 3D 機器視覺的其他信息
1.傳統(tǒng)機器人視覺和3D機器視覺
大多數(shù)傳統(tǒng)的機器人視覺系統(tǒng)已用于例如使用機器人手臂取回平放的零件的系統(tǒng)中。這是一種利用視覺對二維平面上按一定順序排列的零件進行成像和處理,消除零件中的位置和相位偏移,并用機械臂拾取它們的系統(tǒng)。
然而,近年來,人們需要使用機械臂來拾取散裝零件的系統(tǒng)。然而,基于二維平面構建的傳統(tǒng)機器人視覺系統(tǒng)無法處理散裝堆疊的零件。引起人們關注的是3D視覺系統(tǒng)。
2. 3D機器視覺的挑戰(zhàn)
當前 3D 機器視覺的問題是容易受到干擾和小錯誤的影響。采集 3D 圖像時的干擾包括光源。在識別單獨堆疊的零件時,如果光源發(fā)生變化,3D機器視覺可能無法識別零件。
照明對于 3D 機器視覺來說是非常重要的元素。如果這些條件被某種干擾破壞,所實現(xiàn)的算法可能無法處理這種情況,并且系統(tǒng)可能不再工作。
而且,嚴格來說,零件盒中的零件都有著不同的形狀。這是因為每個零件都有細小的劃痕和輕微的尺寸誤差。大多數(shù)情況下,如果零件排列整齊,這種差異不會產生任何影響,但當零件散裝堆疊時,根據(jù)零件的角度或位置,可能無法確定它們是否是正確的零件.
在這種情況下,通常應被視為正常產品的零件被視為異常產品,從而難以實現(xiàn)*生產。為了克服這些挑戰(zhàn),近年來,人們開始考慮將AI技術用于3D機器視覺。
機器視覺是指根據(jù)捕獲和處理圖像的結果來操作設備的系統(tǒng)。其中,3D機器視覺是專門處理3D信息的一種。
傳統(tǒng)機器視覺的一個問題是,為了讓機器人高效工作,人類有必要糾正機器人不擅長的流程。 3D 機器視覺通過將圖像處理從 2D 處理改為 3D 處理,解決了這個給處理時間和工作帶來壓力的問題。
3D 機器視覺的用途
3D 機器視覺用于三個主要目的。
1. 尺寸測量
在汽車行業(yè),用于測量各種零件及門臺階和間隙的尺寸,在物流行業(yè),用于測量行李箱的三邊和體積,在食品行業(yè),用于自動測量切肉、分類等級以及確定糖果的制造差異。
2.外觀檢查
它用于檢查汽車零件上的劃痕和凹痕,在電氣和電子領域用于檢查印刷電路板和引線接合,以及在食品工業(yè)中用于檢查糖果中的碎片。
3、定位工作
例如各種工業(yè)產品的揀選工作、物流工作中的碼垛和拆箱工作。
3D機器視覺原理
3D機器視覺的原理大致可以分為三個步驟:圖案投影、距離測量、零件識別。
1.圖案投影、距離測量
首先,在圖案投影和距離測量過程中,將多個圖案投影到目標物體上并測量到目標物體的距離。
2. 零件識別
接下來,在零件識別過程中,使用預先注冊的字典數(shù)據(jù)和3D CAD模型來識別零件的位置,并確定機械臂的手是否可以在不接觸目標物體以外的任何物體的情況下移動。
3. 操作
*將判斷結果傳輸至機器人控制器,機器人實際移動。
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大多數(shù)傳統(tǒng)的機器人視覺系統(tǒng)已用于例如使用機器人手臂取回平放的零件的系統(tǒng)中。這是一種利用視覺對二維平面上按一定順序排列的零件進行成像和處理,消除零件中的位置和相位偏移,并用機械臂拾取它們的系統(tǒng)。
然而,近年來,人們需要使用機械臂來拾取散裝零件的系統(tǒng)。然而,基于二維平面構建的傳統(tǒng)機器人視覺系統(tǒng)無法處理散裝堆疊的零件。引起人們關注的是3D視覺系統(tǒng)。
2. 3D機器視覺的挑戰(zhàn)
當前 3D 機器視覺的問題是容易受到干擾和小錯誤的影響。采集 3D 圖像時的干擾包括光源。在識別單獨堆疊的零件時,如果光源發(fā)生變化,3D機器視覺可能無法識別零件。
照明對于 3D 機器視覺來說是非常重要的元素。如果這些條件被某種干擾破壞,所實現(xiàn)的算法可能無法處理這種情況,并且系統(tǒng)可能不再工作。
而且,嚴格來說,零件盒中的零件都有著不同的形狀。這是因為每個零件都有細小的劃痕和輕微的尺寸誤差。大多數(shù)情況下,如果零件排列整齊,這種差異不會產生任何影響,但當零件散裝堆疊時,根據(jù)零件的角度或位置,可能無法確定它們是否是正確的零件.
在這種情況下,通常應被視為正常產品的零件被視為異常產品,從而難以實現(xiàn)*生產。為了克服這些挑戰(zhàn),近年來,人們開始考慮將AI技術用于3D機器視覺。