Hva er prinsippet for inspeksjon av 3D-kameramaskinsyn?

Med den kontinuerlige utviklingen av industriell automasjon er tradisjonelle to-visuelle inspeksjonssystemer ikke lenger i stand til å møte den moderne produksjonsindustriens krav om høy-presisjon, høy-effektivitet og høy fleksibilitetsinspeksjon. 3D-kameramaskinsynsinspeksjonsteknologi har dukket opp som et nøkkelverktøy for intelligent produksjon. Så, hva er inspeksjon av 3D-kameramaskinsyn? Hva er dets arbeidsprinsipp? Denne artikkelen vil gi deg en detaljert analyse.
1, Grunnleggende konsepter for 3D-kameramaskinsynsinspeksjon
Inspeksjon av maskinsyn med 3D-kamera refererer til en automatisert deteksjonsmetode som bruker 3D-bildeenheter (som 3D-kameraer) for å få tre-dimensjonal romlig informasjon om objekter, og kombinerer bildebehandlingsalgoritmer for å oppdage og analysere størrelsen, formen, posisjonen, defektene osv. til objekter.
Sammenlignet med tradisjonelle 2D-synssystemer, kan 3D-syn ikke bare oppnå plane bilder av objekter, men også deres dybdeinformasjon, og dermed oppnå nøyaktig gjenkjennelse av komplekse strukturer, overflater, høydeforskjeller og andre funksjoner.
2, Arbeidsprinsippet til 3D-kamera
Et 3D-kamera er kjerneenheten for implementering av 3D-visuell inspeksjon, og arbeidsprinsippet er hovedsakelig avhengig av følgende vanlige teknologier:
1. Strukturert lys
Strukturert lysteknologi projiserer spesifikke lysmønstre (som striper eller prikker) på overflaten av et objekt, og når lyset møter overflatebølger, gjennomgår det deformasjon. Etter å ha fanget disse deformerte mønstrene med et kamera, beregnes dybdeinformasjonen til hver piksel gjennom bildebehandlingsalgoritmer for å konstruere en tredimensjonal modell av objektet.
Fordeler: Høy presisjon, egnet for scenarier med statisk eller lav hastighet
Ulemper: Følsom for omgivelseslys, ikke egnet for høy-hastighets- eller reflekterende overflatedeteksjon
Bruksområde: Deteksjon av rammestørrelse på mobiltelefon, måling av flathet av elektroniske komponenter, etc
2. Flytid (ToF)
ToF-teknologi beregner avstanden mellom et objekt og et kamera ved å sende ut infrarøde lyspulser og måle tiden det tar før lyset reflekteres tilbake til kameraet. Ved å raskt skanne hele synsfeltet, kan systemet generere et komplett dybdekart.
Fordeler: Rask respons, egnet for dynamisk deteksjon
Ulemper: Lav oppløsning, nøyaktighet begrenset av avstand
Bruksområder: AGV-hindringer, måling av pakkevolum, autonom kjøring, etc
3. Stereo Vision
Simuler prinsippet om menneskelig visuell persepsjon, bruk to kameraer til å fange det samme objektet fra forskjellige vinkler, beregn forskjellen gjennom bildetilpasningsalgoritmer, og beregn på den måten de tredimensjonale koordinatene til objektet.
Fordeler: Enkel struktur, lav pris
Ulemper: Høye teksturkrav, vanskelig å matche svake teksturområder
Bruksområder: Robotgrep, utendørsnavigasjon, gjenkjenning av objekter
3, arbeidsflyten til 3D visuell inspeksjon
Et komplett 3D-visuelt inspeksjonssystem inkluderer vanligvis følgende trinn:
1. Bildeanskaffelse
Skaff bildedata som inneholder dybdeinformasjon gjennom et 3D-kamera, for eksempel punktskykart, dybdekart eller gråtonekart.
2. Bildeforbehandling
Utfør denoising, filtrering, koordinattransformasjon og annen behandling av rådataene for å forbedre stabiliteten og nøyaktigheten til påfølgende algoritmer.
3. Funksjonsutvinning og matching
Trekk ut nøkkelfunksjoner fra bildet, for eksempel kanter, konturer og plan, og sammenlign dem med standardmodeller eller maler for å identifisere defekter eller avvik.
4. 3D-rekonstruksjon og måling
Bruk av punktskydata til å rekonstruere en tre-dimensjonal modell av et objekt for størrelsesmåling, volumberegning, formanalyse og andre formål.
5. Feilidentifikasjon og skjønn
Kombinere maskinlærings- eller dyplæringsalgoritmer for å klassifisere og bestemme oppdagede anomalier, og gi ut deteksjonsresultater.
4, fordelene med 3D visuell inspeksjon
Sammenlignet med tradisjonell manuell inspeksjon eller 2D-synssystemer, har 3D-synsinspeksjon følgende betydelige fordeler:
Høy presisjon: Den kan oppnå målenøyaktighet på mikrometer eller til og med under millimeternivå, og oppfyller kravene til presisjonsproduksjon.
Høy tilpasningsevne: i stand til å håndtere komplekse former, refleksjoner, gjennomsiktighet, lav kontrast og andre 2D-scener som er vanskelige å håndtere.
Høy effektivitet: Automatisk deteksjonshastighet er rask, egnet for produksjonslinjer i stor- skala.
Ikke-kontakt: unngår skade på arbeidsstykket og er egnet for skjøre eller høy-verdiprodukter.
5, Typiske bruksscenarier
3D visuell inspeksjon har blitt mye brukt i flere bransjer, og følgende er noen typiske scenarier:
Elektronisk produksjon: oppdage PCB-loddeskjøter, chipmonteringsnøyaktighet, telefonskalldimensjoner, etc.
Bilkomponenter: mål dimensjonsfeil og overflatedefekter på motorsylinderblokker, gir og bremseklosser.
Logistikk og lager: Mål pakkevolum automatisk, identifiser lastens stilling og veiled AGV for å unngå hindringer.
Mat og medisin: Testing av emballasjeintegritet, forsegling av flaskekorken og utseendefeil på tabletter.
6, Fremtidige utviklingstrender
Med den kontinuerlige fremgangen innen kunstig intelligens, edge computing og sensorteknologi, utvikler 3D visuell inspeksjon seg mot høyere nøyaktighet, raskere hastighet og sterkere intelligens:
AI+3D Vision: Anvendelsen av dyplæringsalgoritmer i punktskybehandling og defektgjenkjenning blir stadig mer utbredt.
Edge computing: distribuer bildebehandlingsalgoritmer på lokale enheter for å oppnå millisekundrespons.
Multisensorfusjon: Kombinerer flere sensorer som RGB, infrarød og laser for å forbedre gjenkjenningsrobustheten.
Modularisering og standardisering: Fremme rask distribusjon og industriell popularisering av 3D-synssystemer.
7, konklusjon
Inspeksjonsteknologi for 3D-kameraer for maskinsyn er gradvis i ferd med å bli det "smarte øyet" til industriell automatisering. Det forbedrer ikke bare nøyaktigheten og effektiviteten til deteksjonen, men gir også et solid datagrunnlag for intelligent produksjon. I fremtiden, med den kontinuerlige modenhet av teknologi, vil 3D-visjon demonstrere sitt kraftige brukspotensial på flere felt.