要說(shuō)現(xiàn)在制造業(yè)什么最火?

　　答案一定非“人工智能”莫屬了

　　而人工智能的火熱

　　也帶火了與之關(guān)系密切的機(jī)器視覺

　　如果說(shuō)“人工智能”是一個(gè)人的大腦的話

　　那機(jī)器視覺就是這個(gè)人的眼睛

　　以前我們所說(shuō)的機(jī)器視覺

　　通常是指2D的視覺系統(tǒng)

　　即通過(guò)攝像頭拍到一個(gè)平面的照片

　　然后通過(guò)圖像分析或比對(duì)來(lái)識(shí)別物體

　　能看到物體一個(gè)平面上特征

　　可用于缺失/存在檢測(cè)、離散對(duì)象分析

　　圖案對(duì)齊、條形碼和光學(xué)字符識(shí)別

　　以及基于邊緣檢測(cè)的各種二維幾何分析

　　由于2D視覺無(wú)法獲得物體的空間坐標(biāo)信息

　　所以不支持與形狀相關(guān)的測(cè)量

　　諸如物體平面度、表面角度、體積

　　或者區(qū)分相同顏色的物體之類的特征

　　或者在具有接觸側(cè)的物體位置之間進(jìn)行區(qū)分

　　而且2D視覺測(cè)量物體的對(duì)比度

　　這意味著特別依賴于光照和顏色/灰度變化

　　測(cè)量精度易受變量照明條件的影響

　　因此，隨著現(xiàn)在對(duì)精確度和自動(dòng)化的要求越來(lái)越高

　　3D機(jī)器視覺變得更受歡迎

　　在許多“痛點(diǎn)型應(yīng)用場(chǎng)景”中大顯身手

　　成為當(dāng)前“智”造業(yè)最炙手可熱的技術(shù)之一

　　業(yè)界認(rèn)為2D向3D的轉(zhuǎn)變將成為

　　繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率

　　靜態(tài)圖像到動(dòng)態(tài)影像后的第四次革命

　　3D視覺將是人工智能“開眼看世界”的提供者!

　　3D相比2D機(jī)器視覺具有以下優(yōu)點(diǎn)

　　① 在線檢測(cè)快速移動(dòng)的目標(biāo)物，獲取形狀和對(duì)比度

　　② 消除手動(dòng)檢查帶來(lái)的錯(cuò)誤

　�、� 實(shí)現(xiàn)部件和裝配的100%在線質(zhì)量控制

　�、� 最大限度地縮短檢測(cè)周期和召回

　　⑤ 最大限度地提高生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)量

　�、� 對(duì)比度不變，是檢查低對(duì)比度物體的理想選擇

　�、� 對(duì)較小的照明變化或環(huán)境光不敏感

　�、� 建立大型物體檢測(cè)的多傳感器設(shè)置更簡(jiǎn)單

　　正是因?yàn)橛羞@么多的優(yōu)勢(shì)

　　3D機(jī)器視覺在業(yè)界越來(lái)越火熱

　　可是，你對(duì)它了解多少呢?

　　其實(shí)，要想真正了解3D視覺

　　首先得了解3D視覺的測(cè)量原理

　　目前市場(chǎng)上主流的有四種3D視覺技術(shù)

　　雙目視覺、TOF、結(jié)構(gòu)光和激光三角測(cè)量

　　雙目技術(shù)是目前較為廣泛的3D視覺系統(tǒng)

　　它的原理就像我們?nèi)说膬芍谎劬?/p>

　　用兩個(gè)視點(diǎn)觀察同一景物

　　以獲取在不同視角下的感知圖像

　　然后通過(guò)三角測(cè)量原理計(jì)算圖像的視差

　　來(lái)獲取景物的三維信息

　　由于雙目技術(shù)原理簡(jiǎn)單

　　不需要使用特殊的發(fā)射器和接收器

　　只需要在自然光照下就能獲得三維信息

　　所以雙目技術(shù)具有

　　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)靈活和成本低的優(yōu)點(diǎn)

　　適合于制造現(xiàn)場(chǎng)的在線、產(chǎn)品檢測(cè)和質(zhì)量控制

　　不過(guò)雙目技術(shù)的劣勢(shì)是算法復(fù)雜，計(jì)算量大

　　而且光照較暗或者過(guò)度曝光的情況下效果差

　　第二個(gè)技術(shù)是TOF飛行時(shí)間法成像技術(shù)

　　TOF是Time Of Flight的簡(jiǎn)寫

　　它的原理通過(guò)給目標(biāo)物連續(xù)發(fā)送光脈沖

　　然后用傳感器接收從物體返回的光

　　通過(guò)探測(cè)光脈沖的飛行時(shí)間來(lái)得到目標(biāo)物距離

　　TOF的核心部件是光源和感光接收模塊

　　由于TOF是根據(jù)公式直接輸出深度信息

　　不需要用類似雙目視覺的算法來(lái)計(jì)算

　　所以具有響應(yīng)快、軟件簡(jiǎn)單、識(shí)別距離遠(yuǎn)的特點(diǎn)

　　而且由于不需要進(jìn)行灰度圖像的獲取與分析

　　因此不受外界光源物體表面性質(zhì)影響

　　不過(guò)TOF技術(shù)的缺點(diǎn)是

　　分辨率低、不能精密成像、而且成本高

　　由于雙目和TOF都有各自的缺點(diǎn)

　　所以就有了第三種方式

　　——3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)

　　它通過(guò)一個(gè)光源投射出一束結(jié)構(gòu)光

　　這結(jié)構(gòu)光可不是普通的光

　　而是具備一定結(jié)構(gòu)(比如黑白相間)的光線

　　打到想要測(cè)量的物體上表面

　　因?yàn)槲矬w有不同的形狀

　　會(huì)對(duì)這樣的一些條紋或斑點(diǎn)發(fā)生不同的變形

　　有這樣的變形之后

　　通過(guò)算法可以計(jì)算出距離、形狀、尺寸等信息

　　從而獲得物體的三維圖像

　　由于3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)

　　既不需要用很精準(zhǔn)的時(shí)間延時(shí)來(lái)測(cè)量

　　又解決雙目中匹配算法的復(fù)雜度和魯棒性問題

　　所以具有計(jì)算簡(jiǎn)單、測(cè)量精度較高的優(yōu)勢(shì)

　　而且對(duì)于弱光環(huán)境、無(wú)明顯紋理和形狀變化的表面

　　同樣都可進(jìn)行精密測(cè)量

　　所以越來(lái)越多的3D視覺高端應(yīng)用采用結(jié)構(gòu)光技術(shù)

　　最后一種是和結(jié)構(gòu)光類似的激光三角測(cè)量法

　　它基于光學(xué)三角原理

　　根據(jù)光源、物體和檢測(cè)器三者之間的幾何成像關(guān)系

　　來(lái)確定空間物體各點(diǎn)的三維坐標(biāo)

　　通常用激光作為光源，用CCD相機(jī)作為檢測(cè)器

　　具有結(jié)構(gòu)光3D視覺的優(yōu)點(diǎn)

　　精準(zhǔn)、快速、成本低

　　不過(guò)由于根據(jù)三角原理計(jì)算

　　被測(cè)物體越遠(yuǎn)

　　在CCD 上的位置差別就越小

　　所以三角測(cè)量法在近距離下的精度很高

　　但是隨著距離越來(lái)越遠(yuǎn)

　　其測(cè)量的精度會(huì)越來(lái)越差

　　對(duì)于這四種3D視覺原理各自的優(yōu)缺點(diǎn)

　　我們可以簡(jiǎn)單總結(jié)為以下的表格

　　從上面的表格可以看出

　　四種主流的3D視覺測(cè)量原理都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)

　　那么對(duì)于可靠性和精度要求極高的制造業(yè)來(lái)說(shuō)

　　有沒有將幾種測(cè)量原理結(jié)合一起的3D視覺呢?

　　其實(shí)全球頂尖的3D視覺廠商也想到了這樣的方案