2D 机器视觉系统提供没有深度信息的二维图像。因此,它们仅适用于简单的应用,例如条形码读取、字符识别、尺寸检查或标签验证。

3D 机器视觉系统可以实现更复杂的机器人任务。它们提供具有精确 X、Y 和 Z 坐标的 3D 点云,3D 视觉技术使机器人系统能够更准确地识别物体,并将它们拾取并放置在另一个位置(例如传送带)以进一步加工。

先进的 3D 机器视觉系统也非常适合质量控制和检查、表面缺陷检测以及其他需要深度信息的任务。

3D 视觉系统的市场供应相当丰富。有许多技术统治着 3D 视觉市场,都属于两大类之一:为 ToF 区域扫描和 LiDAR 设备提供动力的飞行时间方法,以及由激光三角测量或轮廓测量、摄影测量组成的基于三角测量的方法、立体视觉和结构光系统。

移动物体

这些 3D 传感方法中的每一种都基于不同的原理,具有特定的优点,但也有其缺点,这使得每种方法都适用于不同类型的应用。尽管一些技术在过去几年有了很大的改进,并将 3D 传感推向了更高的水平,但仍然存在一个限制,它们都无法克服。

这是他们无法捕捉移动物体的整个表面区域并以高质量进行 3D 重建,而不会产生运动伪影。

质量和速度之间的权衡限制了可以自动化的应用范围,并在不令人满意的妥协之前定位客户。例如,ToF 视觉系统速度非常快,但输出 3D 数据的分辨率却很差。另一方面,结构光系统提供高分辨率和准确性,但速度较低,因为在采集过程中场景需要是静态的。

“平行结构光”系统能够捕捉、识别和定位移动物体——例如传送带上的盒子、食物或无形物体,并实现精确的机器人导航,以便机器人可以拾取它们或执行其他物体处理任务。

这项新技术被称为“平行结构光”,该方法利用结构光,但与结构光系统有着根本不同的方式。

虽然结构光视觉系统将一个或多个编码的结构光图案以多帧形式投射到场景上,因此在获取时场景需要是静态的,但“平行结构光”技术可以说是“冻结”场景以从传感器的一次拍摄中获取它的多个虚拟图像。

Photoneo-Side-1这种新颖的方法是通过具有马赛克像素图案的特殊 CMOS 图像传感器实现的。与结构光方法相比,“平行结构光”系统始终让激光来自投影仪。在曝光窗口期间打开和关闭的是传感器的各个像素。

像素调制直接发生在传感器中,而不是像结构光方法那样发生在投影场中。这意味着在传感器中的一个时间点和一帧中对单独编码的光图案进行采样,从而可以捕获运动中的物体。

这种新方法实现了一系列全新的机器视觉应用程序和可以自动化的任务。机器人物体搬运、拣选、分拣、机器管理、码垛和卸垛任务,或质量控制、检验和计量不再局限于静态场景。

“平行结构光”系统能够捕捉、识别和定位移动物体,例如传送带上的盒子、食物或无形物体,并实现精确的机器人导航,以便机器人可以拾取它们或执行其他物体处理任务。

扫描大箱子

以 Photoneo 为例,Parallel Structured Light 技术是在名为MotionCam-3D的 3D 相机中实现的。该系统能够捕捉移动速度高达 140 公里/小时的物体,提供 0.9 Mpx(静态模式下为 2Mpx)的点云分辨率。

需要识别移动物体的任务自动化正在兴起并渗透到所有领域,包括制造、汽车、物流、电子商务、医疗等行业。直到最近,动态场景的高质量捕获和 3D 重建一直是一个巨大的挑战,但技术进步和对创新的渴望催生了新的机器人能力。