2020年8月6日 机器视觉与计算机视觉技术

基于3D技术的机器视觉解决方案

当前机器视觉主流的检测手段还是依赖2D相机,即从灰度图中提取被测物特征,在X-Y平面内进行测量。当遇到需要高度测量或需要Z方向信息,如需要测高度、测深度、测厚度、测平面度、测体积、测磨损等情况时,2D视觉往往无能为力。甚者在被测物灰度图像对比度较差,无法准确提取被测物特征值时,往往可以考虑通过高度分割进行特征提取并测量,这时,3D视觉技术就成为解决机器视觉问题的重要检测手段。

结构光三角测量法原理

3D视觉技术的原理之一是结构光三角测量法。这个模型中主要包括2D相机、镜头、激光器、标定算法等内容。主要利用2D相机中拍摄到的激光线形变,通过三角公式即可获取被测物的高度信息。原理图如图1所示:

结构光三角测量法安装方式

结构光三角测量法的安装方法是一个重要影响因素,目前市场上流行的方法是激光线直射被测物,2D相机与激光器成一定角度(即测量角)拍摄,如图2所示。

2D相机的分辨率、安装的测量角都会影响到Z向分辨率。2D相机分辨率越大,Z向分辨率就越大,但由于输出了过多的无用数据,会影响到扫描速度的提高;测量角越大,Z向分辨率也越大,但盲区也会越大。因此,搭建3D视觉系统时,需要综合考虑被测物实际情况,选择合适的相机和安装方法。
除2D相机和测量角外,激光器的光束质量也是影响测量精度的主要因素。选择一个非高斯光束和均匀度好的激光器,对于提高测量精度非常重要,如图3所示。

3D视觉技术方案

目前市场上流行有三种3D视觉技术方案:第一种方案是使用2D相机、镜头、激光器等视觉组件,及标定算法搭建3D视觉系统,如图4,图5所示。

标定算法可以使用Halcon在PC机上实现,也可以使用SiliconSoftware的VD4卡在板卡上实现,降低PC机CPU负载。此种方案安装灵活,成本较低,但对技术人员水平要求较高,系统开发周期长。

第二种方案是使用分体式3D相机、镜头、激光器等视觉组件搭建,如图6所示。

标定算法在3D相机上实现,相机直接输出被测物高度数据和灰度数据,减小无用数据输出,从而可以得到2D相机无法实现的高帧率。此种方案安装灵活,扫描速度较高,成本适中,开发周期相对第一种方案较短,适合于高精度和高速3D测量领域。

第三种方案是直接使用一体式3D传感器Gocator产品,如图7所示。

该3D传感器把2D相机、镜头、激光器、标定算法集成在一起,出厂前标定完毕,开箱即可用于测量,开发周期较短;外形紧凑,封装等级较高,适合于需要短时间内完成,对成本控制不严格,相机安装空间小,环境恶劣的项目。第三种方案因为降低了技术人员前期的系统搭建要求,技术人员完全可以把精力用在后期的3D图像处理上,因此是目前最流行的一种方案。

应用

PCB板管脚是否缺失,或者短缺。使用1只一体式3D传感器——Gocator2330。视野范围:70mm,针脚高度:3mm,针脚直径:0.3mm,精度要求:0.03mm,如图8所示。

结论

总之,随着机器视觉领域测量技术的多元化发展,3D视觉技术必将成为一种重要的检测手段。3D视觉技术行业中越来越受到欢迎和重视。近年来,3D视觉领域的市场容量也在快速增加,相信3D市场必将成为机器视觉的一个主流的重要检测手段。

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