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樹根薦讀 | 機(jī)器視覺中的3D成像技術(shù)
來源:樹根科技2020.10.15

近年來,機(jī)器視覺技術(shù)變得越來越復(fù)雜,工業(yè)領(lǐng)域的圖像處理更多的專注于3D傳感器,而且越來越多的技術(shù)已經(jīng)完善并且投入到實(shí)際應(yīng)用中,包括焊縫的檢測,以及在生產(chǎn)過程中對(duì)未分類部件進(jìn)行倉揀或精確測量金屬板??梢哉f,機(jī)器視覺已經(jīng)轉(zhuǎn)向了3D。

 

在過去的幾年里,點(diǎn)云評(píng)估和測量軟件也得到了快速地的發(fā)展:從單一的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成點(diǎn)云數(shù)據(jù),對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行測量,計(jì)數(shù)和點(diǎn)云匹配。

 

正如圖像處理行業(yè)的大多數(shù)玩家所知道的,獲得3D圖像有幾種不同的方式。

3D成像

正如圖像處理行業(yè)的大多數(shù)玩家所知道的,獲得3D圖像有幾種不同的方式

正如圖像處理行業(yè)的大多數(shù)玩家所知道的,獲得3D圖像有幾種不同的方式。

激光三角測量法

最傳統(tǒng)的激光三角測量法,這種方法可用于木材,橡膠和輪胎等垂直領(lǐng)域,以及汽車和軸的測量,金屬和鑄鐵工業(yè)或其他應(yīng)用如道路表面的測量。

 

對(duì)于激光三角測量,需要在結(jié)構(gòu)化光源(如激光線投影)上精確校準(zhǔn)相機(jī),以確保即使在高環(huán)境溫度下也能獲得高于1 kHz的高采樣率。通常測試對(duì)象在3D傳感器下方移動(dòng)以捕獲3D點(diǎn)云。這意味著攝像機(jī)將檢測投射到物體上的激光線,并根據(jù)激光線輪廓計(jì)算高度信息。在相機(jī)下移動(dòng)物體時(shí),會(huì)創(chuàng)建多個(gè)配置文件,用于完成三維圖像。典型的設(shè)置包含一個(gè)激光器,它直接位于測試對(duì)象和相機(jī)之間,相機(jī)與激光器成30°角安裝。但是激光和相機(jī)的其他角度組合也是可以的。例如,為了獲得更準(zhǔn)確的高度分辨率,相機(jī)和激光之間的角度可以加寬。但必須注意的是,角度越小,進(jìn)入照相機(jī)的光就越多,評(píng)估結(jié)果就會(huì)更穩(wěn)定。

現(xiàn)在有越來越多的軟件可以處理3D圖像數(shù)據(jù)。該軟件可以將捕獲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云,可以直接進(jìn)行比較,使分析變得更加容易。

條紋投影法

除了激光三角測量方法之外,還有一種稱為“條紋投影”的方法?;驹硪彩侨菧y量,但是測試對(duì)象的整個(gè)表面都是用一次拍攝捕捉的。激光將光投射到條紋圖案中,因此物體不必在傳感器下方移動(dòng)。光線從30°角投射到物體上,相機(jī)正對(duì)下方物體。

測量范圍可以從不到一毫米縮放到一米以上,但分辨率也可以相應(yīng)地變化。由于其測量速度快,分辨率高,條紋投影可以用于小型和大型測試物體,在工業(yè)檢查中,應(yīng)用于包括形狀偏差檢查,完整性檢測,組件部件位置或體積測量等。但需要注意的是,條紋投影對(duì)周圍的光很敏感。

3D立體相機(jī)

 

3D立體相機(jī)是另一種方法。它已經(jīng)存在多年,越來越多地用于機(jī)器人或調(diào)試應(yīng)用。立體圖像處理使用與人眼相同的原理即立體偏移。為了獲得3D圖像,該方法采用兩臺(tái)相機(jī)。但由于測試對(duì)象并不總是具有相同的特定特征,因此經(jīng)常使用隨機(jī)模式投影。

ToF(time-of-flight)

幾年前,據(jù)說在所有的方法中,ToF(time-of-flight)方法由于其分辨率有限而不適用于工業(yè)用途。大多數(shù)ToF相機(jī)的分辨率低于VGA,z分辨率相對(duì)較低,重復(fù)精度以厘米為單位。但是市場上已經(jīng)有一些像素為百萬像素的相機(jī)。ToF(time-of-flight)相機(jī)使用類似于雷達(dá)工程的技術(shù)。集成照明發(fā)送一個(gè)紅外脈沖,傳感器測量反射光所需的時(shí)間。近來越來越多的用于3D物體檢測,但不能用于精確的測量。越來越多的應(yīng)用領(lǐng)域是裝載和卸載機(jī)器人托盤。

深度學(xué)習(xí)

處理機(jī)器視覺的軟件,在3D視覺中扮演著重要角色,它就像3D的“大腦”一樣,但它是否像人腦一樣學(xué)習(xí)?如何訓(xùn)練它?

 

傳統(tǒng)的方法當(dāng)然是以這樣的方式對(duì)軟件進(jìn)行編程,即檢查程序檢測不良部件,每個(gè)偏離編程的特點(diǎn)是一個(gè)壞的部分,然后就是用軟件對(duì)好壞部分的圖像進(jìn)行訓(xùn)練。

 

我們也可以用深度學(xué)習(xí)的方式來處理。深度學(xué)習(xí)只是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡稱ANN)的另一個(gè)名稱,但卻是一個(gè)更精致,更簡單的化身。他們已經(jīng)存在了40多年。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經(jīng)元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整的數(shù)字權(quán)重,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)輸入并能夠?qū)W習(xí)。


由于它在目標(biāo)函數(shù)非常復(fù)雜且數(shù)據(jù)集很大的應(yīng)用程序中的表現(xiàn)令人滿意,它已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。


在深度學(xué)習(xí)中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)提取特征。我們不需要拍攝圖像和手動(dòng)計(jì)算如顏色分布,圖像直方圖,不同的顏色計(jì)數(shù)等,我們只需要在ANN中提供原始圖像。

 

機(jī)器視覺行業(yè)對(duì)3D成像以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的新可能性寄予厚望,讓我們拭目以待。

 

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