În comparație cu metodele 2D, procesarea imaginilor 3D oferă utilizatorilor de vizualizare artificială informații suplimentare. Această a treia dimensiune a adus beneficii pentru numeroase industrii – în special automatizarea fabricilor, robotică, logistică și medicină – prin furnizarea de tehnologii și aplicații suplimentare de vizualizare. Două metode 3D în special au devenit bine cunoscute: Time-of-Flight (ToF) și Stereo Vision, care sunt examinate mai detaliat și comparate aici.
Vizualizarea 3D oferă dimensiunea spațială
Cu procesarea imaginii 2D, imaginea capturată este în mod necesar întotdeauna o proiecție bidimensională a unui obiect tridimensional. Informațiile despre adâncime nu pot fi capturate cu o cameră 2D. În funcție de unghiul de vizualizare, acest lucru poate duce la un contur diferit al unui obiect tridimensional din imagine. Acestea fiind spuse, informațiile despre formă și adâncime nu sunt relevante pentru multe aplicații bidimensionale. Mai frecvent, imagistica 2D este utilizată pentru analiza structurii și a culorilor, identificarea pieselor, verificările prezenței/lipsurilor, detectarea daunelor sau anomaliilor, recunoașterea caracterelor și inspecția acurateței dimensionale. O condiție prealabilă pentru aceste sarcini este iluminarea optimă care produce un contrast suficient în imagine.
Pe de altă parte, cu imaginile 3D sunt disponibile și informațiile despre înălțimea subiectelor vizualizate. Aceasta înseamnă că volumele, formele, distanțele, pozițiile în spațiu și orientările obiectelor pot fi determinate sau poate fi efectuată o verificare a prezenței obiectelor dependentă de spațiu. Ca și în cazul imaginilor 2D (și în funcție de tehnologie), există condiții prealabile, cum ar fi condițiile de iluminare sau proprietățile suprafeței, care trebuie luate în considerare pentru achiziția optimă a imaginii.
În ciuda diferențelor lor, există și aplicații pentru care atât tehnologiile 2D, cât și cele 3D sunt potrivite. Aici, avantajele și dezavantajele respective sunt cântărite față de cerințele comune ale aplicației:
| Wymagania dla zadań | 2D | 3D |
|---|---|---|
| Analiza ilościowa oraz / lub kształtowa | - | X |
| Rozpoznawalność struktur i koloru | X | - |
| Dostępność o informacji dla odpowiednego kontrastu X - | X | - |
| Informacja o kontraście jest zła bądź jej brakuje | - | X |
| Różnice dla wysokości muszą być rozpoznawalne | - | X |
| Ustawianie zadań / detekcji w trzecim wymiarze - X | - | X |
| Rozpoznawanie kodów kreskowych lub znaków | X | - |
| Tworzenie częściowej identyfikacji | X | X |
| Kontrola obecności komponentów | X | X |
| Wykrycie uszkodzeń | X | X |
Tehnologia de vizualizare 2D versus 3D
Compararea tehnologiilor 3D Care sunt caracteristicile Time-of-Flight și Stereo Vision? Care sunt punctele lor forte și punctele slabe?
Time-of-Flight
Time-of-Flight este o tehnologie foarte eficientă care măsoară distanțele pentru a obține date de adâncime. În acest scop, o sursă de lumină integrată în cameră emite impulsuri de lumină care lovesc obiectul. Obiectul reflectă impulsurile de lumină înapoi către cameră. Folosind timpul necesar pentru aceasta, distanța și, prin urmare, valoarea adâncimii pot fi determinate pentru fiecare pixel individual. Ca rezultat, valorile 3D pentru obiectul inspectat sunt scoase sub formă de imagine spațială sub forma unei hărți sau a unui nor de puncte. Metoda ToF oferă, de asemenea, o imagine de intensitate 2D sub formă de valori de gri pentru fiecare pixel și o „imagine de încredere” care reprezintă gradul de încredere în valorile individuale.
3D point cloud data
ToF nu necesită contrast sau caracteristici specifice, cum ar fi colțurile și marginile pentru captura 3D. Captura poate fi, de asemenea, realizată aproape independent de intensitatea și culoarea obiectului, ceea ce face ușoară separarea obiectului de fundal folosind procesarea imaginii. ToF funcționează și cu obiecte în mișcare și poate efectua până la nouă milioane de măsurători de distanță pe secundă cu precizie milimetrică. În comparație cu alte camere 3D, camerele ToF sunt mai puțin costisitoare, foarte compacte și mai puțin complexe. Acest lucru permite o instalare și o integrare ușoară.
Cu toate acestea, camera oferă cele mai bune rezultate numai în anumite condiții ambientale și pentru un domeniu de măsurare definit. Datorită metodei de măsurare Time-of-Flight, reflexiile multiple ale luminii emise (de exemplu, prin colțuri sau forme concave din obiectul măsurat) duc la abateri ale rezultatelor măsurătorii. Suprafețele foarte reflectorizante care sunt prea aproape de cameră pot cauza lumină parazită în obiectiv, rezultând distorsiuni. Suprafețele foarte întunecate riscă ca prea puțină lumină să fie reflectată pentru o măsurare robustă. O distanță prea mică de lucru poate limita, de asemenea, metoda, făcând ToF în general cel mai potrivit pentru măsurarea medie sau precizia adâncimii.
Stereo Vision
Stereo Vision funcționează precum ochiul uman. Informațiile despre adâncime sunt obținute prin imagini sincrone realizate de două camere 2D din unghiuri de vizualizare diferite. Datele 3D sunt apoi calculate pe baza parametrilor extrinseci (poziția celor două camere una față de cealaltă) și a parametrilor intrinseci (cum ar fi centrul optic și distanța focală a obiectivului pentru fiecare cameră). Împreună, acestea au ca rezultat valori de calibrare specifice camerei. Pentru a calcula informațiile de adâncime, cele două imagini 2D sunt mai întâi rectificate. Apoi, un algoritm de potrivire caută pixelii corespunzători în imaginile din dreapta și din stânga. Cu ajutorul valorilor de calibrare se poate genera o imagine de profunzime a scenei sau obiectului ca nor de puncte. Cea mai bună distanță de lucru pentru această procedură depinde de distanța și unghiul de setare a celor două camere și, prin urmare, variază.
În comparație cu ToF, această metodă nu necesită o unitate de iluminat activă, cum ar fi raze de lumină sau laser. Cu toate acestea, necesită întotdeauna o cantitate minimă de lumină ambientală, deoarece din punct de vedere tehnic acestea sunt două camere 2D separate. Dacă condițiile sunt dificile pentru alte metode 3D cu o unitate de iluminare activă, Stereo Vision poate oferi rezultate mai bune. Exemplele includ lumina ambientală puternică, zone de măsurare suprapuse și suprafețe reflectorizante.
Pentru suprafețele cu structură mică, metoda Stereo Vision găsește prea puține caracteristici corespunzătoare în ambele imagini pentru a calcula informații tridimensionale. Aceste limitări pot fi depășite prin generarea artificială a structurilor de suprafață folosind lumină. În acest scop, un proiector de lumină poate fi integrat pentru a proiecta un model aleator pe suprafață.
Lumină structurată
Mai degrabă decât configurarea camerei duble de Stereo Vision, lumina structurată înlocuiește una dintre camere cu un proiector cu bandă de lumină. Aceasta proiectează diverse modele de dungi cu o curbă de intensitate sinusoidală, creând astfel o structură artificială pe suprafață, care este totuși cunoscută de sistem. Distorsiunea dungilor proiectate pe suprafață este utilizată pentru a calcula informații 3D și duce la rezultate de măsurare mai precise. Senzorii cu lumină structurată realizează o precizie deosebit de ridicată la distanță apropiată. Utilizarea luminii structurate generează o sarcină mare de calcul și nu este potrivită pentru obiecte în mișcare, deoarece mai multe imagini sunt achiziționate și procesate una după alta. Prin urmare, această metodă este potrivită pentru aplicații în timp real doar într-o măsură limitată sau la costuri mai mari.
| Time-of-Flight | Stereo Vision | Structured Light | |
|---|---|---|---|
| Odległość | ++ | - | + |
| Prawidłowość odczytu | + | + | ++ |
| Wydajność przy niskim natężeniu światła | ++ | - | ++ |
| Wydajność przy wysokim natężeniu światła | ++ | + | + |
| Jednorodna powierzchnia | ++ | - | ++ |
| Ruszające się obiekty | + | - | - |
| Rozmiar Kamery | + | - | - |
| Koszt | + | - | - |
La ce aplicații aduce beneficii
Aplicații tipice pentru Time-of-Flight
Time-of-Flight este deosebit de avantajos în aplicațiile care necesită: o distanță mare de lucru, un domeniu mare de măsurare, viteză mare și complexitate redusă a sistemului, în timp ce precizia extremă este mai puțin relevantă. De exemplu:
Stereo Vision oferă deja o precizie ridicată de măsurare și este depășită de senzorii cu lumină structurată. Aceste tipuri de senzori 3D sunt potrivite pentru detectarea suprafețelor necooperante cu o structură mică sau aplicații care necesită o precizie foarte mare de măsurare. De exemplu:
Nevoia de tehnologie 3D este în creștere în multe aplicații, mai ales atunci când este combinată cu inteligența artificială, cum ar fi Deep Learning. Această interacțiune simplifică recunoașterea obiectelor și determinarea precisă a poziției obiectului în spațiu. Roboții sunt astfel capabili să prindă obiecte pe care nu le-au văzut niciodată până acum. Sistemele de localizare și cartografiere simultană (SLAM, en. „Simultaneous Localization And Mapping”) folosesc senzori vizuali pentru a crea hărți tridimensionale de înaltă rezoluție pentru vehicule autonome și aplicații de realitate augmentată.
Dumneavoastră întrebați, noi răspundem și sfătuim
Aveți nevoie de mai multe informații sau detalii mai precise pentru aplicația dumneavoastră individuală? Spuneți-ne cum vă putem ajuta. Echipa noastră de vânzări așteaptă cu nerăbdare vești de la dumneavoastră!
Poszukujemy osoby do naszego działu sprzedaży wizji maszynowej! AVICON Advanced Vision Control dostarcza kompleksowych rozwiązań…
Printre producătorii de sisteme machine vision din întreaga lume, Vieworks ocupă un loc special. Cu…
Kamery SWIR (skrót od ang. Short Wavelength Infrared) to urządzenia wizyjne, które są w stanie…
Formatul mic familiar, viteza de cinci ori mai mare și compatibilitatea tuturor componentelor hardware și…
Aveți nevoie de o calitate ridicată a imaginii în condiții de lumină extrem de scăzută?…
Seria cu raze X de la Photonic Science își propune să ofere performanțe de top…