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机器视觉:如何选择2D视觉和3D视觉?
人工智能 机器学习
D视觉兴起之后,选择2D视觉还是3D视觉,成为大家共性困扰的问题。那么在不同场景下,如何选择2D视觉系统和3D视觉系统呢?

机器视觉, 作为人工智能一个重要的分支,现已成为当下炙手可热的技术之一。  

在制造业转型升级、新兴产业发展的过程中,中国市场释放出惊人的机器视觉技术及产品需求,为本土机器视觉行业的成长提供了关键驱动力。

在工业领域应用中,机器视觉一般由工业光源、图像采集单元、图像处理单元、图像处理软件及网络通讯装置等构成。在自动化工业质量控制和在线检测领域,2D和3D技术都具备及其重要的作用。如何将两者结合起来创建一个更可靠、高效的机器视觉检测系统,首先要认识两者的各自优势和应用场景。

一、2D视觉

早在机器视觉概念被提出的时候,2D视觉技术应运而生。

2D视觉技术原理是根据灰度及对比度来进行参考检测,其主要功能是:定位、检测、测量、识别。当前,2D机器视觉已经部署了几十年,在某些应用场景下表现出色,具体可分为以下几项应用:

1、二维特征和位置的检测

2、二维尺寸检查

3、条码读取

4、字符识别

5、标签检测

6、某些质量检验流程

7、监视和对象跟踪

8、有无检测等

在很多应用场景中,2D视觉存在一些限制。

由于2D视觉无法获得物体的空间坐标信息,故而不支持与形状相关的测量,诸如:物体平面度、表面角度、体积,或区分相同颜色物体之类的特征,亦或是在具有接触侧的物体位置之间进行区分。

因此,对于对精确度和自动化的要求更高的检测要求,3D机器视觉表现了其在视觉检测上独特的优势。

二、3D视觉

3D视觉比2D视觉处理具备更高的计算要求。3D机器视觉的图像检测更接近于人类的眼睛,能够借助数字化3D扫描数据,提取一个物体的尺寸,包括:表面积、体积和形体尺寸。

相比2D机器视觉,3D机器视觉具有以下几项优点:

1、在线检测快速移动的目标物,获取形状和对比度

2、消除手动检查带来的错误

3、实现部件和装配的100%在线质量控制

4、最大限度地缩短检测周期和召回

5、最大限度地提高生产质量和生产量

6、对比度不变,是检查低对比度物体的理想选择

7、对较小的照明变化或环境光不敏感

8、建立大型物体检测的多传感器设置更简单

目前3D机器视觉大多用于3C消费电子、新能源行业、汽车制造、电子组件和医药产品的检测。其能有效提高合格产品的生产能力、提升产品良率,从而减少原材料浪费、节约生产成本。

当前,3D视觉系统可应用于多种工业化场景以及2D视觉系统无法提供应用所需的性能的场景。

例如:

1、机器人引导和表面跟踪

2、用于放置、包装或组装的料箱拣选

3、对象扫描和数字化构建

4、厚度、高度和体积测量

5、尺寸标注和空间管理

6、测量形状,孔,角度和曲面

7、检测表面或装配缺陷

8、相对3DCAD模型的质量控制和验证

在3D视觉兴起之后,选择2D视觉还是3D视觉,成为大家共性困扰的问题。那么在不同场景下,如何选择2D视觉系统和3D视觉系统呢?

如果要测量某些物体的相对尺寸比例,2D视觉完全可以胜任,但如果需要测量物体的绝对几何尺寸,则3D视觉将是唯一选项;在工业自动化中,若能够保证目标物体的有序平铺,2D视觉通常能够做得又快又好又经济,但如果目标物体是无序的话,则必须有3D视觉的优势加持。


在未来工厂的应用中,2D相较于3D成本更加低,在一些识别类检测中,2D依然有强大的技术优势,3D视觉不一定能够解决所有的问题,根据性价比最优的原则,2D视觉与3D视觉结合使用会是比较完美的解决方案。

责任编辑:庞桂玉 来源: 千家网
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