应用于机器视觉的3D激光三角测量技术 (机器视觉应用的三个实例)

{本文由家电维修技术小编收集整理资料}3D视觉技术正在成为主流--这是件好事。技术的进步和成本的降低使得3D视觉成为一种可以用于半导体和电子、电动车电池制造、汽车制造、食品生产和药品包装等多种应用和行业的技术。人们会在生产制造自动化、机器人引导和质量控制领域中看到3D传感器和轮廓仪。3D激光三角测量技术：为机器视觉提供深度3D视觉技术正在成为主流--这是件好事。技术的进步和成本的降低使得3D视觉成为一种可以用于半导体和电子、电动车电池制造、汽车制造、食品生产和药品包装等多种应用和行业的技术。人们会在生产制造自动化、机器人引导和质量控制领域中看到3D传感器和轮廓仪。过去，3D*处理速度太慢，无法跟上生产，*过于昂贵，配置难度高，且不易维护。相反的，*设计人员依靠（1D）和（2D）扫描成像技术复杂的相机和照明配置中执行检测，使用软件计算深度信息。传感器质量和速度、嵌入式视觉、FPGA、激光、光学和智能*的同步发展使得3D成像成为当今更加可行的选择。现在的3D成像技术具有成本低、可靠、可重复、易于实施的优势，并在各种要求严苛的应用中得到验证。虽然1D和2D技术仍在广泛使用，但现在3D技术几乎在所有情况下都提供了可靠的替代方案。Z-Trak2是基于TeledyneImaging的3D图像传感器技术打造的3D轮廓传感器系列。Z-TrakD轮廓传感器通过稳定的5GigE接口提供了高速的线上检测手段。3D激光三角测量技术使之成为可能的3D成像技术之一是3D激光三角测量。该技术已经存在了很长一段时间，但直到最近才取得进展，由于校准的复杂性、有限的扫描速率、所需的计算能力和现场维护成本，它在线上应用中的使用受到了*。在典型的激光线轮廓仪中，激光线条被投射到物体上，并使用一个2D（区域/矩阵）图像传感器进行成像。在确定激光条纹在图像传感器上的位置后，轮廓仪会提供由激光条纹的光学三角测量产生的横向（X轴）和深度（Z轴）信息。沿着激光线生成的XZ对集称为轮廓。沿运动方向的两个连续轮廓之间的距离构成第三轴（Y）。通过这种方式扫描物体，我们获得了物体的表面扫描信息（X，Y，Z）。

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实现性能凭借高速CMOS图像传感器的科技进步和现代FPGA的强大功能，快速可靠的嵌入式*允许3D轮廓传感器（针对给定的测量范围）提供更大的视野以及前所未有速度的高动态范围成像效果（HDR）。通过整合各种功能，如支持漫反射和镜面反射配置的功能，以及5-GigE这样的高速数据传输接口，3D轮廓传感器能够更好地应对当今在线3D机器视觉应用带来的挑战。这些传感器具有广泛的光学布置，使用可扩展的处理架构，并提供低至几微米的高度和宽度分辨力。更好的可用性和集成性集成式激光三角测量轮廓仪使用和设置更方便，并且不需要特殊的照明布置。通过巧妙平衡轮廓仪设计的各种构成模块（图像传感器、激光能力、光路、机械和电子部件），可以以相对较低的成本获得准确的测量结果。随着轮廓仪变得更加可靠且技术不断成熟，用户可能会更加愿意选择它作为首选技术。例如，激光三角测量技术对振动有很好的容忍度。通过扫描，小幅振动可以帮助减少激光散斑所产生的整体噪声。巧妙的架构设计让您可以通过增添处理模块（例如人工智能、像素处理和智能传感器等）来进一步提高*的功能。面向更广泛应用领域的*设计如今，激光轮廓仪将HDR功能和反射消除算法相结合来测量物体特征，尽管表面反射程度不同。除了对人眼安全的红色激光外，还提供蓝色激光配置的机型，适用于扫描表面反射性较强或对红色激光不可见的物体。现代电子科技和人工智能（AI）技术的发展使*变得更加强大，而且将成本控制在合理范围内。对于单个3D轮廓传感器的视野无法满足要求的应用，用户可以组合多个3D轮廓仪进行同步检测，或者在物体需要进行°检测的情况下使用多个3D轮廓仪。

多传感器装置示例此类应用的示例包括大型木板、金属、石膏板、塑料和各类冲压件的检查。每侧具有不对称特征的冲压件需要在物体周围使用多个传感器。这要求所有传感器都以适当方式进行配置，使得生成的3D图像能够以真实方式呈现物体。要实现这一点，所有传感器需要精确同步以生成组合图像，方便测量。

汽车轮胎的3D检测是使用3D轮廓传感器的一个典型应用。局限性和其他需要考虑的问题尽管3D激光三角测量技术在性能、成本和可用性方面有了很大的进步，但仍然需要考虑一些问题才能实现成功的*集成。由于激光三角测量需要观察角度，因此遮挡通常是一个问题。遮挡是由几何三角测量引起的轮廓仪定位角度产生的阴影。一种解决方案是使用一个或两个激光器和多个相机。传感器还可能**的整体速度和性能。激光散斑也是一个挑战，它是激光本身产生的固有噪声，会降低*的分辨率。主要市场和应用尽管如此，基于3D激光三角测量技术的*仍然适用于种类繁多的应用，包括电子和半导体生产、机器人、汽车制造和一般工厂自动化等众多细分市场中的线上高度测量。免责声明：本文为转载文章，转载此文目的在于传递更多信息，版权归原作者所有。本文所用*、图片、文字如涉及作品版权问题，请联系小编进行处理。推荐阅读：为什么FeFET变得如此有趣？RS瑞森半导体碳化硅二极管在光伏逆变器的应用为什么功率转换仍然算不上大宗商品电源管理芯片TMI直击智能穿戴电源痛点！基于深度学习的*波逆时偏移补偿方法