2D机器视觉和3D机器视觉的比照

要说现在制作业什么最火？

答案必定非“人工智能”莫属了

而人工智能的炽热

也带火了与之联系密切的机器视觉

如果说“人工智能”是一个人的大脑的话

那机器视觉便是这个人的眼睛

曾经咱们所说的机器视觉

通常是指2D的视觉体系

即经过摄像头拍到一个平面的相片

然后经过图画剖析或比对来辨认物体

能看到物体一个平面上特征

可用于缺失/存在检测、离散方针剖析

图画对齐、条形码和光学字符辨认

以及依据边际检测的各种二维几许剖析

因为2D视觉无法取得物体的空间坐标信息

所以不支持与形状相关的丈量

比如物体平面度、外表角度、体积

或许区别相同色彩的物体之类的特征

或许在具有触摸侧的物体方位之间进行区别

并且2D视觉丈量物体的比照度

这意味着特别依赖于光照和色彩/灰度改变

丈量精度易受变量照明条件的影响

因而，跟着现在对精确度和自动化的要求越来越高

3D机器视觉变得更受欢迎

在许多“痛点型运用场景”中大显身手

成为当时“智”造业最炙手可热的技能之一

业界以为2D向3D的改变将成为

继是非到五颜六色、低分辨率到高分辨率

静态图画到动态印象后的第四次革新

3D视觉将是人工智能“开眼看国际”的提供者！

比较2D

3D机器视觉具有以下长处

①在线检测快速移动的方针物，获取形状和比照度

②消除手动查看带来的过错

③完成部件和安装的100％在线质量操控

④最大极限地缩短检测周期和召回

⑤最大极限地进步出产质量和出产量

⑥比照度不变，是查看低比照度物体的抱负挑选

⑦对较小的照明改变或环境光不灵敏

⑧树立大型物体检测的多传感器设置更简略

正是因为有这么多的优势

3D机器视觉在业界越来越炽热

可是，你对它了解多少呢？

其实，要想真实了解3D视觉

首要得了解3D视觉的丈量原理

现在市场上干流的有四种3D视觉技能

双目视觉、TOF、结构光和激光三角丈量

双目技能是现在较为广泛的3D视觉体系

它的原理就像咱们人的两只眼睛

用两个角度调查同一景象

以获取在不同视角下的感知图画

然后经过三角丈量原理核算图画的视差

来获取景象的三维信息

因为双目技能原理简略

不需要运用特别的发射器和接纳器

只需要在自然光照下就能取得三维信息

所以双目技能具有

体系结构简略、完成灵敏和本钱低的长处

适合于制作现场的在线、产品检测和质量操控

不过双目技能的下风是算法杂乱，核算量大

并且光照较暗或许过度曝光的情况下作用差

第二个技能是TOF飞翔时刻法成像技能

TOF是TimeOfFlight的简写

它的原理经过给方针物接连发送光脉冲

然后用传感器接纳从物体回来的光

经过勘探光脉冲的飞翔时刻来得到方针物间隔

TOF的核心部件是光源和感光接纳模块

因为TOF是依据公式直接输出深度信息

不需要用相似双目视觉的算法来核算

所以具有呼应快、软件简略、辨认间隔远的特色

并且因为不需要进行灰度图画的获取与剖析

因而不受外界光源物体外表性质影响

不过TOF技能的缺陷是

分辨率低、不能精细成像、并且本钱高

因为双目和TOF都有各自的缺陷

所以就有了第三种方法

——3D结构光技能

它经过一个光源投射出一束结构光

这结构光可不是一般的光

而是具有必定结构的光线

打到想要丈量的物体上外表

因为物体有不同的形状

会对这样的一些条纹或斑驳产生不同的变形

有这样的变形之后

经过算法能够核算出间隔、形状、尺度等信息

然后取得物体的三维图画

因为3D结构光技能

既不需要用很精准的时刻延时来丈量

又处理双目中匹配算法的杂乱度和鲁棒性问题

所以具有核算简略、丈量精度较高的优势

并且

关于弱光环境、无显着纹路和形状改变的外表

相同都可进行精细丈量

所以越来越多的3D视觉高端运用选用结构光技能

最终一种是和结构光相似的激光三角丈量法

它依据光学三角原理

依据光源、物体和检测器三者之间的几许成像联系

来确认空间物体各点的三维坐标

通常用激光作为光源，用CCD相机作为检测器

具有结构光3D视觉的长处

精准、快速、本钱低

不过

因为依据三角原理核算

被测物体越远

在CCD上的方位不同就越小

所以三角丈量法在近间隔下的精度很高

可是跟着间隔越来越远

其丈量的精度会越来越差

关于这四种3D视觉原理各自的优缺陷

咱们能够简略总结为以下的表格

从上面的表格能够看出

四种干流的3D视觉丈量原理都有各自的优缺陷

那么

关于可靠性和精度要求极高的制作业来说

有没有将几种丈量原理结合一同的3D视觉呢？

其实全球顶尖的3D视觉厂商也想到了这样的计划