用3D技术解决机器视觉问题
机器人视觉系统介绍
机器人视觉（Robot Vision）简介机器视觉系统的组成机器视觉系统是指用计算机来实现人的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观的三维世界的识别。
按现在的理解，人类视觉系统的感受部分是视网膜，它是一个三维采样系统。
三维物体的可见部分投影到网膜上，人们按照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维理解。
所谓三维理解是指对被观察对象的形状、尺寸、离开观察点的距离、质地和运动特征（方向和速度）等的理解。
机器视觉系统的输入装置可以是摄像机、转鼓等，它们都把三维的影像作为输入源，即输入计算机的就是三维管观世界的二维投影。
如果把三维客观世界到二维投影像看作是一种正变换的话，则机器视觉系统所要做的是从这种二维投影图像到三维客观世界的逆变换，也就是根据这种二维投影图像去重建三维的客观世界。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。
将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品数据等。
产品的分类和选择也集成于检测功能中。
下面通过一个用于生产线上的单摄像机视觉系统，说明系统的组成及功能。
视觉系统检测生产线上的产品，决定产品是否符合质量要求，并根据结果，产生相应的信号输入上位机。
图像获取设备包括光源、摄像机等；图像处理设备包括相应的软件和硬件系统；输出设备是与制造过程相连的有关系统，包括过程控制器和报警装置等。
数据传输到计算机，进行分析和产品控制，若发现不合格品，则报警器告警，并将其排除出生产线。
机器视觉的结果是CAQ系统的质量信息来源，也可以和CIMS其它系统集成。
图像的获取图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的一系列数据，它主要由三部分组成：＊照明＊图像聚焦形成＊图像确定和形成摄像机输出信号1、照明照明和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少3 0%的应用效果。
由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。
机器视觉中的3D目标检测技术研究
机器视觉中的3D目标检测技术研究机器视觉技术的应用范围越来越广泛，包括自动驾驶、工业制造、人脸识别等领域。
其中，3D目标检测技术在现代工业制造和自动驾驶中具有重要意义。
本文将围绕机器视觉中的3D目标检测技术进行探讨研究。
一、3D目标检测技术概述3D目标检测是指从三维场景中检测某个目标的位置、姿态、形状和大小等信息。
与2D目标检测不同，3D目标检测可以获得目标的三维信息，能够更加准确地估计目标的位置和姿态。
3D目标检测应用广泛，包括机器人导航、自动驾驶、三维建模等领域。
二、3D目标检测技术的研究现状当前，国内外学者们围绕3D目标检测技术进行了大量研究，其中主要有以下几种方法：1.多视角视图法该方法通过多个视点对目标进行拍摄，并从多个角度得到目标的三维信息。
该方法具有较高的精度和鲁棒性，但成本较高，需要多个摄像头和较高的算力支持。
2.深度学习法深度学习法是当前比较流行的方法，通过深度学习算法识别目标。
其中，最为常见的就是基于卷积神经网络的方法。
该方法可以从大量的数据中学习目标物体的特征，从而识别目标，具有较高的准确性。
3.基于点云的方法基于点云的方法是当前比较先进的方法。
该方法通过激光雷达或深度相机获取目标点云数据，然后通过点云配准、剪切、滤波等处理方式提取目标特征，最终得到目标的三维信息。
三、3D目标检测技术的发展前景未来，3D目标检测技术在智能制造、自动驾驶和机器人导航等领域将得到广泛应用。
随着激光雷达的普及和成本的降低，基于点云的3D目标检测技术将会得到更加广泛的应用。
同时，随着深度学习算法的日趋成熟，基于深度学习的3D目标检测技术也将得到更好的发展。
总之，3D目标检测技术在机器视觉领域有着重要的地位，它在智能制造、自动驾驶和机器人导航等领域的应用也越来越广泛。
未来，随着技术的不断发展和完善，3D目标检测技术也必将实现更加精准、高效的检测。
机械工程前沿技术
机械工程前沿技术机械工程前沿技术机械工程是一门涵盖广泛的工程学科，它涵盖了从设计到生产再到维护的所有过程、方法和技术。
随着时代的发展，机械工程也在不断地进步和更新，出现了一系列的前沿技术，本文将针对机械工程前沿技术进行讲解。
1. 3D 打印3D打印技术是一种新兴的技术，它能够从数字模型创建三维实物。
与传统的制造方法相比，3D打印具有以下优势：（1）样品的快速制作。
使用3D打印技术，只需几小时就可以制作出样品，大大减少了制作时间和成本。
（2）生产任意形状的部件。
3D打印可以制造任意形状的零件，而不受传统制造工艺的约束。
（3）生产复杂组件。
3D打印可以制造非常复杂的组件，包括空洞部分和内部结构。
（4）生产成本低。
由于3D打印可以避免传统制造工艺中的大量废料和浪费，因此成本更低。
基于这些优势，3D打印已成为许多机械工程领域中不可或缺的技术，例如航空航天、医疗设备、汽车零部件等。
2.人工智能人工智能是一种能够模拟人类智能思维的技术。
它可以运用在机械工程领域中，提高产品的效率和稳定性。
以下是人工智能在机械工程领域中的应用：（1）机器人技术。
随着人工智能技术的发展，机器人可以在制造、组装和维护等众多领域中发挥作用。
利用人工智能，机器人可以更高效、更准确地执行任务，从而提高生产力。
（2）机器视觉。
利用计算机视觉和人工智能技术，机器可以自动分析、识别和检测产品缺陷，提高产品质量和稳定性。
（3）预测性维护。
利用人工智能技术，机械设备可以自动汇集和分析性能数据，预测设备故障，并实现自动维护，从而提高设备的可靠性和寿命。
3.物联网技术物联网技术表示设备和工具之间通过互联网进行通信和交互的技术。
在机械工程领域中，物联网技术可以实现以下功能：（1）设备远程监控。
利用物联网技术互联，设备的状态可以随时随地被监控，从而提高生产效率和寿命。
（2）自动化控制。
利用物联网技术，设备之间可以实现自动化控制，提高生产效率和可靠性。
（3）精细化控制。
视觉传感器几大技术要点：技术分类、技术实现和应用、选择技巧
视觉传感器几大技术要点：技术分类、技术实现和应用、选择技巧视觉传感技术是传感技术七大类中的一个，视觉传感器是指：通过对摄像机拍摄到的图像进行图像处理，来计算对象物的特征量（面积、重心、长度、位置等），并输出数据和判断结果的传感器。
什么是视觉传感器？
视觉传感器是整个机器视觉系统信息的直接来源，主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。
视觉传感器的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。
图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD摄像机或者TV摄像机，也可以是最新出现的数字摄像机等。
视觉传感技术分类1、3D视觉传感技术3D视觉传感器具有广泛的用途，比如多媒体手机、网络摄像、数码相机、机器人视觉导航、汽车安全系统、生物医学像素分析、人机界面、虚拟现实、监控、工业检测、无线远距离传感、显微镜技术、天文观察、海洋自主导航、科学仪器等等。
这些不同的应用均是基于3D视觉图像传感器技术。
特别是3D影像技术在工业控制、汽车自主导航中具有急迫的应用。
2、智能视觉传感技术智能视觉传感技术下的智能视觉传感器也称智能相机，是近年来机器视觉领域发展最快的一项新技术。
智能相机是一个兼具图像采集、图像处理和信息传递功能的小型机器视觉系统，是一种嵌入式计算机视觉系统。
它将图像传感器、数字处理器、通讯模块和其他外设集成到一个单一的相机内，由于这种一体化的设计，可降低系统的复杂度，并提高可靠性。
同时系统尺寸大大缩小，拓宽了视觉技术的应用领域。
智能视觉传感器的易学、易用、易维护、安装方便，可在短期内构建起可靠而有效的视觉检测系统等优点使得这项技术得到飞速的发展。
机器视觉技术与应用实战-机器人视觉引导理论基础
三维图像传感器点云数据图
《机器视觉技术与应用实战》
第二节 机器人3D引导视觉
（二）手眼标定原理
① 三维坐标系位置点描述
三维坐标系点 P 的位置由它的三个坐标 ( X P ,YP , ZP ) 来描述。例如，摄像机坐标系中的
点 P 的坐标（由字母 C 表示）和世界坐标系（以字母 W 表示）将被写成：
机器视觉与机器人的坐标系变换即“手眼标定”把机器人和视觉在空间上关联起来。标定是 机器人引导过程中坐标系变换最为关键的一个步骤，标定的好坏直接决定了定位的准确度和精 度。在做手眼标定之前，需要对图像进行标定，完成对图像的畸变矫正，这也称为相机的标定。 相机标定的作用是校正镜头的畸变、将图像的像素单位转换成毫米、计算图像坐标系与世界坐 标系的夹角。相机标定之后就是手眼标定（相机与机器人之间的标定），主要是坐标系变换。 坐标变换分为三个步骤，第一步是坐标系转换，第二步是旋转中心查找，第三步是综合坐标系。
使用相对位置标定是由于图像坐标系与机器人坐标系的原点不重合如图所示，且输出坐标需要是绝对位置坐标时， 就需要进行坐标转换。
相对位置坐标关系示意图
假设P1点为旋转中心：
P1在机器人坐标系下的值 PW1( XW1,YW1)
P1在图像坐标系下的值 P（1 X i1，Yi1） P2在图像坐标系下的值 P2 ( X i2 ,Yi2 )
旋转中心的计算：取圆周上的三点或两点和夹角，通过几何公式即可求得圆心坐标，其中圆心坐标即为旋转中心 的坐标。例如：下图所示，已知P2和P3为圆周上的两点、夹角，即可求出P1点（旋转中心）的坐标。
旋转中心查找标定关系图
《机器视觉技术与应用实战》
第一节 机器人2D引导视觉
3、综合坐标系变换
当机器视觉的图像坐标系与机器人的坐标系转换标定完成，同时也查找到了机器人的旋转中心坐标后，就可以进 行机器视觉与机器人定位引导数值的综合转换即相对位置标定与坐标的旋转偏移。
工业AI质检标准化研究报告
前言工业制造业是一个国家综合实力的典型代表，我国是全球制造业第一大国，拥有41个工业大类、207个工业中类、666个工业小类*，是全世界唯一拥有联合国产业分类中所列全部工业门类的国家。
但同时，制造业向高端化、智能化和绿色化转型仍然任重道远。
工业互联网，是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型基础设施，是工业应用模式和工业生态发展的重要平台，已成为支撑工业制造业转型的重要技术组成方案。
在工业互联网领域，加快核心技术产品攻关，如人工智能（AI）在工业领域的应用，将推动我国工业的数字化转型。
随着数字化时代的到来，制造业作为国家经济基础，正在加速向数字化、智能化的转变。
在制造业产品的生产过程中，涉及多种零部件的识别检测应用。
零部件产品种类众多、数量庞大、更新迭代快，对外观检测准确性、灵活性、成本管控等有强烈需求。
传统人工检测方式已经越来越难以适应企业数字化的发展诉求。
利用前沿的AI、物联网等新技术，可以提升整体工业质检的效率。
现阶段，工业AI质检解决方案，正在逐步融入制造业产品的生产流程中。
实时计算处理，统一网络、存储资源协同调度和优化，满足服务的低时延、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求，均需要通过标准化的方法，统一产业的需求。
目前行业中仍缺少体系化的工业AI质检标准，没有具体场景所对应的技术能力要求，从而影响产业生态的规模发展。
工业AI质检标准化研究报告，旨在分析工业AI 质检领域实际落地应用，总结归纳质检硬件设备、机器学习平台、运行监控软件、接口等方面标准化需求，提出应用实现的基本技术方向。
第1章工业AI质检在制造业中的应用第2章工业AI质检的标准化现状第3章工业AI质检标准化实施路径第4章工业AI质检的基本技术要求第5章工业AI质检标准化发展方向建议01 09 20 31 37编委会顾问鲁春丛 王宝友 王晞 吴运声 吴永坚 徐炎 杨鹏 徐樱丹主编朱浩 历明 张玉良 马戈 李艳霞 汪铖杰 黄小明 王川南 王亚彪 刘永 刘俊 龚星 常健 欧贫扶 黄渊 张磊 韦昭南 王剑武 邱毅龙显洋 杨抒含 黄中华 袁海龙 赵保名 黄强 张世维 张琳樑杨翠翠 李博 梅述家 代威 徐永太 黄超 刘海涛 李建慧 武杨 倪平 李赟 石竹君策划及支持周威 程力鑫 梁麗汶 周静静 刘科岐2. 工业AI质检技术在 宁德时代 动力电池 若干工序中的应用宁德时代新能源科技股份有限公司，是新能源创新科技公司，为全球新能源应用提供解决方案和服务。
3D视觉检测技术案例
项目背景
随着国内外疫情的爆发，如何快速的将“人工”转化成“智能”，成为了当下的热门话题之一。
一些还尚未实现智能制造的食品加工企业，因开工延期和人工延迟复工造成的人力不足、生产效率低下，导致生产能力大幅度下降，产线受到影响。
而许多引入机器视觉解决方案的企业，通过智能传感器引导机器人，实现了无人值守，将人力相关的损失降到了最低。
SSZN有着自主研发的高精度、速度快、稳定性好的3D线扫传感器，配合丰富的内置算法，以最大程度的提高效率并且提供可持续的高质量产品。
案例一、槟榔检测
槟榔3D图
槟榔实物图
案例二、奇趣蛋检测
奇趣蛋3D图
奇趣蛋3D图-细节
奇趣蛋实物图案例三、饼干检测
饼干3D图
饼干实物图
注：以上效果均为我司检测效果。
计算机视觉中的结构光三维重建技术
计算机视觉中的结构光三维重建技术，是一种基于光影变换的三维重建方法。
与传统的3D重建技术相比，结构光三维重建技术不仅可以重建高精度、高分辨率的三维模型，还可以快速地获取物体的形状、质感和颜色等属性信息，因此被广泛应用于机器人、计算机游戏、全息投影等领域。
一、结构光三维重建技术的基本原理结构光三维重建技术是一种基于特殊光源与物体表面的相互作用，通过记录光源与物体表面之间的光影变换来实现的。
这个过程分为三个步骤：1. 光源投射：结构光重建中光源的投射比较复杂，常用的方法有投影仪和激光扫描仪等。
投影仪通常使用投影的方式对物体表面进行照明，投映出不同的光场模式。
2. 物体反射：投射在物体表面上的光被反射，被反射的光会按照物体表面几何特征形成不同的光场模式。
3. 影像采集：通过比较物体表面反射光与未经过照射的背景光，便可以计算得出物体表面的形状、纹理和颜色等信息，从而实现三维模型的重建。
二、结构光三维重建技术的应用1. 3D扫描与模型重建：利用结构光三维重建技术可以快速地获取物体表面的几何和纹理信息，从而快速地创建高精度、高分辨率的三维模型。
2. 视觉导航与定位：通过结合机器学习和计算机视觉技术，可以将结构光三维重建技术应用于无人机、智能机器人等设备，实现室内、室外场景的自主导航和定位。
3. 虚拟现实与增强现实：结构光三维重建技术可以将现实场景转化为三维模型，从而为虚拟现实和增强现实技术提供支持。
三、结构光三维重建技术的优缺点1. 优点a. 准确性高：由于通过多次照射相同的物体表面，可以在不同条件下重复计算多次的反射光，从而得到更加准确的数据。
b. 适用范围广：不仅可以重建难以被机器视觉识别的物体，如黑色、玻璃等，还可以重建不规则、复杂的物体表面，如毛绒玩具、褶皱纹理等。
c. 处理速度快：传统的3D扫描技术需要耗费大量时间和人工进行后期处理和优化，而结构光涉及面积小，无需专业人员操作，成本低、效率高。
2. 缺点a. 精度受限：由于光线的折射、反射等因素的影响，结构光三维重建技术的精度还需要继续提高。
机器人 三维视觉引导系统 通用技术要求-最新国标
机器人三维视觉引导系统通用技术要求1范围本文件规定了机器人三维视觉引导系统的组成、功能要求和性能要求。
本文件适用于指导企业、高校、科研院所等相关机构开展机器人三维视觉引导系统的研发与应用。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB11291.1-2011工业环境用机器人安全要求第1部分：机器人GB/T33863.8-2017OPC统一架构第8部分：数据访问GB/T39005-2020工业机器人视觉集成系统通用技术要求GB/T40659—2021智能制造机器视觉在线检测系统通用要求T/SAITA001—2021人工智能计算机视觉系统测评规范3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1三维视觉引导系统3D vision-guided system利用三维视觉技术引导机器人实现实时任务的系统。
3.2机器人robot具有两个或两个以上可编程的轴，以及一定程度的自主能力，可在其环境内运动以执行预期任务的执行机构。
[来源：GB/T12643—2013，2.6，有修改]3.3机械臂robotic arm具有模仿人类手臂功能并可完成各种作业的自动控制设备，通常具有多关节连接，可在平面或三维空间进行运动。
3.4末端执行器end effector为使机器人完成其任务而专门设计并安装在机械接口处的装置。
[来源：GB/T12643—2013，3.11]3.5准确率accuracy对于给定的数据集，正确识别的样本数占全部样本数的比率。
3.6成功率success rate任务执行成功的次数占任务执行总次数的比率。
3.7真实度trueness测试结果的预期值与真实值之间的接近程度。
3.8精确度precision在规定条件下，独立测试结果之间的一致性。
其取决于随机误差的分布，与真实值或指定值无关。
基于3D视觉的机器人无序抓取系统
基于3D视觉的机器人无序抓取系统摘要：机器视觉因其具有适应性好、柔性强、非接触等特点，被广泛用于自动化生产线的工件尺寸检测、缺陷检测以及分拣中。
使用机器视觉进行测量并配合多关节机器人进行工件的分拣，可以提高作业效率，降低工人作业的劳动强度。
在自动化生产线中，零部件的抓取及安放，是一个非常重要的环节，也是目前自动化产线消耗人力最大的一个环节。
有些类型的工件，若使用机械振动分拣装置，不仅可靠性低，而且振动噪声非常巨大，严重影响工人的身体健康。
关键字：3D视觉；机器人；无序抓取系统0引言随着科技的进步与发展，人们对自动化领域提出了无人工厂，高精度装配等理念，这些理念的核心作用就是降低人工参与度。
而工业机器人的出现，一定程度上满足了人们对自动化行业提出的要求。
如今越来越多的工业机器人系统集成了视觉接口，利用视觉技术配合机械手实现目标物体的定位，分类，检测。
机器视觉的核心就是将相机采集的图像进行处理，提取图像的特征信息，来判断图像上层语义，进而替代人眼和人脑完成约定任务，甚至可以完成特殊环境下人眼无法完成的任务。
除此之外视觉技术还运用在虚拟现实，汽车导航，瑕疵检测等领域。
本文运用机械手与视觉技术的结合，将物料盒中的无序物料进行识别，定位，并引导机械手进行抓取，有序放入物料盒中。
1系统的硬件组成与搭建1）CCD相机：相机采用大华公司A3600MG18型号相机，使用千兆网卡与工控机通讯，安装在物料盒，来料盒上方，与机械人末端下方。
2）镜头：镜头采用日本COMPUTAＲ公司的25mm标准镜头。
3）计算机：采用研华公司的工控计算机，软件运行环境为Window10，VisualStudio2017C#，CPU：Inteli5-4800，RAM：12GB。
4）光源：光源采用上海愷威光电科技的LED环形光，此款源可以减少相机曝光时间，提高图像质量。
5）机器人：采用雅马哈YK500-600XGL四轴机械手。
该机械手末端重复精度可达到0.005mm，编程简单，采用TCP/IP协议与工控机通讯。
结构光3D视觉原理PPT课件
1、点结构光模式
如图所示，激光器发出的光束投射到物体上产生一个光点，光点经摄像机 的镜头成像在摄像机的像平面上，形成一个二维点。摄像机的视线和光束 在空间中于光点处相交，形成一种简单的三角几何关系。通过一定的标定 可以得到这种三角几何约束关系，并由其可以唯一确定光点在某一已知世 界坐标系中的空间位置。
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结构光三维视觉模型
1、解析几何模型（公式过多，省略）
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2、透视投影模型
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摄像机坐标系与模块坐标系的空间位置关系可用下式表示：
但上式不能够由摄像机二维像点坐标（X,Y）得到唯一对
应的三维物点坐标
，还需要增加一个方程的约
束才能消除这种多义性，为此，设结构光光平面在模块坐
标系（注：其建立是任意的）下的方程为：
实际上，线结构光模式也可以说是点结构模式的扩展。过相机光心 的视线束在空间中与激光平面相交产生很多交点，在物体表面处的交点 则是光条上众多的光点，因而便形成了点结构光模式中类似的众多的三 角几何约束。很明显，与点结构光模式相比较，线结构光模式的测量信 息量大大增加，而其实现的复杂性并没有增加，因而得到广泛应用。
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5、相位法
近年来基于相位的光栅投影三维轮廓测童技术有了很大的发展，将光栅 图案投射到被测物表面，受物体高度的调制，光栅条纹发生形变，这种变形 条纹可解释为相位和振幅均被调制的空间载波信号。采集变形条纹并且对其 进行解调可以得到包含高度信息的相位变化，最后根据三角法原理计算出高 度，这类方法又称为相位法。基于相位测量的三维轮廓测量技术的理论依据 也是光学三角法，但与光学三角法的轮廓术有所不同，它不直接去寻找和判 断由于物体高度变动后的像点，而是通过相位测量间接地实现，由于相位信 息的参与，使得这类方法与单纯光学三角法有很大区别。
工业自动化中的机器人视觉考核试卷
3. C
4. D
5. C
6. D
7. A
8. C
9. D
10. C
11. C
12. D
13. C
14. C
15. C
16. B
17. D
18. C
19. C
20. A
二、多选题
1. ABD
2. ABCD
3. ABC
4. ABC
5. ABC
6. ABC
7. ABCD
8. ABC
9. ABC
10. ABCD
A.可以用于物体分类
B.可以用于行为识别
C.需要大量的训练数据
D.可以完全替代人工决策
6.在视觉引导的机器人应用中，以下哪些技术可以用于定位和识别物体？（）
A.条码识别
B.二维码识别
C.深度学习
D.遥感技术
7.以下哪些因素会影响工业相机的成像质量？（）
A.曝光时间
B.帧率
C.动态范围
D.焦距
8.以下哪些技术可以用于机器视觉中的立体匹配？（）
9.在机器视觉中，用于提高系统稳定性的技术是？（）
A.光源控制
B.焦点自动调节
C.图像处理算法优化
D.以上都对
10.以下哪种情况最适合使用结构光进行三维扫描？（）
A.对表面反光性强的物体
B.对颜色变化敏感的物体
C.对形状复杂，轮廓清晰的物体
D.对高温环境下的物体
11.在视觉检测系统中，以下哪种方法不用于提高检测速度？（）
A.并行处理技术
B.硬件加速
C.提高图像分辨率
D.优化算法
12.下列哪种不是深度相机的类型？（）
A.飞行时间（ToF）相机
3D相机机器视觉介绍
3D相机机器视觉介绍3D相机是一种具有机器视觉功能的设备，它能够获取物体的三维信息并进行处理和分析。
与传统的摄像机不同，3D相机不仅可以捕捉物体的外观，还可以获取其形状、深度和位置等信息。
它在许多领域都有广泛的应用，包括工业自动化、机器人导航、医学成像等。
从技术上讲，3D相机使用的是结构光或者时间飞行（Time-of-Flight，TOF）等原理来实现对物体的三维扫描。
结构光技术是最为常见和成熟的一种。
它通过在物体上投射条纹或者光点等结构化的光源，并通过相机捕捉被投射的光线，再根据相机捕获的图像信息计算出物体的三维坐标。
3D相机的工作原理可以简单分为三个步骤：光源投射、图像捕捉和三维数据计算。
首先，光源会通过光学系统被聚焦到物体上，形成一组结构化的光线。
这些光线会被物体的表面所反射，并经过相机的镜头投影到图像传感器上。
然后，图像传感器会将这些反射的光线转化为电信号，并通过图像处理算法计算出物体的三维坐标。
与传统的摄像机相比，3D相机具有以下几个优势。
首先，它可以提供与物体距离有关的深度信息，使得对物体的检测和识别更加准确和可靠。
其次，由于可以获取物体表面的三维坐标，3D相机可以实现对物体的形状和体积进行精确测量。
最后，3D相机还具有对光照条件较为鲁棒的特点，可以在光照复杂或者低光环境下工作。
3D相机的应用十分广泛。
在工业自动化中，它可以用于三维检测、测量、分类和定位等任务，帮助提高生产效率和质量控制水平。
在机器人领域，3D相机可以为机器人导航和定位提供精确的环境信息，使其能够更加准确地感知和操作环境中的物体。
在医学成像方面，3D相机可以用于虚拟现实（Virtual Reality，VR）和增强现实（Augmented Reality，AR）等应用，为医生提供更加直观和准确的图像信息。
然而，与其它技术一样，3D相机也存在一些挑战和限制。
首先，3D 相机的成本相对较高，限制了其在大规模应用中的推广。
机器视觉检测技术及其应用研究
机器视觉检测技术及其应用研究随着科技的进步和智能技术的快速发展，机器视觉技术应用越来越广泛，成为当今工业领域发展的重要途径之一。
机器视觉检测技术，正是机器视觉技术的重要领域之一，其应用范围和价值非常广泛。
本文就来探讨一下机器视觉检测技术及其应用研究。
一、机器视觉检测技术的概述机器视觉检测技术（Machine Vision Detection Technology）是基于计算机视觉技术和数字图像处理技术，通过生成图像并对图像进行处理和分析，实现对待检测对象特征和信息的提取、识别等操作。
其主要目的是将视觉信息和数字处理技术相结合，实现自动化控制，提高生产效率和质量水平。
机器视觉检测技术的应用十分广泛，包括但不限于：工业自动化、无损检测、医学影像分析、环保监测、安防监控等领域。
尤其在工业自动化领域，机器视觉检测技术的应用越来越广泛，如在汽车工业中用来检测零部件的质量、在纺织业中用来检测纺织品的大小和缺陷等，都有着重要的应用。
二、机器视觉检测技术的发展现状随着人工智能、物联网等技术的快速发展，机器视觉检测技术也在不断的创新和发展。
从最初的2D检测技术逐渐发展成为3D 视觉检测技术和超高清图像处理技术。
同时，深度学习技术在机器视觉检测技术中的应用也越来越广泛，得到了工业界和学术界的广泛关注。
3D视觉检测技术是机器视觉检测技术的新一代，相较于传统的2D视觉检测技术，它能够更加真实、更加准确地模拟真实物体。
例如，在工业自动化领域，通过3D视觉检测技术，可以更加精准地拍摄和分析物体的表面轮廓和表面缺陷，从而实现对物体的快速检测和识别。
超高清图像处理技术，则是目前机器视觉检测技术中的话题热点，它可以将分辨率提高到百万级别，将图像的细节展现得更加清晰，从而更加精确地分析和处理图像中的信息。
另外，深度学习技术也成为机器视觉检测技术的重要组成部分，它通过对大量数据的学习和训练，使机器能够自主地对物体进行识别和分类，从而不断提高机器视觉检测技术的准确性和灵敏度。
3D机器视觉技术的应用：自动化、智能化解决方案
3D机器视觉技术的应用：自动化、智能化解决方案3D机器视觉技术主要应用于以下几个方面：
1.物体识别和分类：3D机器视觉技术可以识别并分类各种物体，包括产品、
零件、原材料等，通过形状、颜色、纹理等特征的识别，能够自动化地对物体进行分类和识别。
2.引导机器人进行自动化操作：3D机器视觉技术可以引导机器人进行自动化
操作，包括机械臂、AGV小车等，通过视觉引导机器人进行抓取、放置、移动等操作，实现自动化生产。
3.检测物体位置和姿态：3D机器视觉技术可以检测物体在空间中的位置和姿
态，从而实现对物体精确定位和姿态调整。
4.测量物体尺寸和形状：3D机器视觉技术可以测量物体的尺寸和形状，包括
长度、宽度、高度、角度等参数，从而实现对物体精确测量和判断。
5.识别二维码和字符：3D机器视觉技术可以识别二维码和字符，包括一维码、
二维码、字母、数字等，从而实现产品的追溯、防伪、标识等功能。
6.医学诊断：在医学领域，3D机器视觉技术可用于医学诊断，通过对医学影
像数据的分析，能够精确地检测出病灶的位置、大小、形状等信息，提高医学诊断的准确性和效率。
7.环境感知：在智能驾驶领域，3D机器视觉技术可用于环境感知，通过对周
围环境的感知和识别，能够实现自动驾驶和安全驾驶。
总之，3D机器视觉技术的应用范围非常广泛，能够为各行各业提供自动化、智能化的解决方案，提高生产效率和降低成本。
3d机器视觉基本原理及应用场景
3d机器视觉基本原理及应用场景1. 引言嘿，你有没有想过，那些在流水线上精准抓取和装配零件的机器人是怎么做到的呢？或者在自动驾驶汽车里，它是如何识别路上的行人、车辆和各种障碍物的呢？这背后呀，就有一个很厉害的技术在帮忙，那就是3D机器视觉。
今天呢，咱们就像拆一个超级有趣的玩具一样，从基本原理开始，再到各种各样的应用场景，把3D机器视觉搞个明明白白。
这中间呀，咱们会讲到它的基本概念、运行机制，还有在日常生活和高级工业领域的应用，也会聊聊它面临的挑战和一些大家可能存在的误解哦。
2. 核心原理2.1基本概念与理论背景说白了，3D机器视觉就是让机器能像人眼一样感知三维世界的技术。
它的理论基础可就复杂一点啦，这里面涉及到很多数学知识，像几何光学之类的。
这技术发展也有一段时间了，最开始的时候，它只能做一些简单的检测工作，随着计算机技术、图像处理技术的不断发展，现在的3D机器视觉已经超级强大了。
它的核心概念呢，就是获取物体的三维信息。
这就好比我们人眼看东西，能知道这个东西是立体的，离我们有多远，它的形状是什么样的。
3D机器视觉就是要让机器也有这样的能力。
2.2运行机制与过程分析那它是怎么工作的呢？首先，要进行数据采集。
这就像我们的眼睛看东西一样，不过机器是通过特殊的设备，比如3D相机或者激光扫描仪。
这些设备会发出光线或者激光，然后接收反射回来的光线或者激光。
这个过程就像是我们往一个黑暗的地方打手电筒，然后看光线照到物体上反射回来的样子。
接下来呢，就是数据处理了。
采集到的数据可都是一些很杂乱的点啊、线啊之类的，要通过复杂的算法把这些数据变成有用的三维模型。
这就好比我们把一堆乱七八糟的积木块，按照一定的规则搭成一个漂亮的城堡一样。
最后呢，就是结果输出啦。
机器会根据处理好的三维模型做出判断，比如这个零件是不是合格的，这个物体是不是需要被抓取等等。
3. 理论与实际应用3.1日常生活中的实际应用在我们的日常生活中，3D机器视觉的应用可不少呢。
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• 准直度
– 弯曲的或者弓形的光线，会影响测量窗口大小
• 瞄准线
– 较差的瞄准线导致安装设备困难，增加系统误标定风险
• 功率稳定性
– 较差的功率稳定性会影响测量灵敏性，将不能使用固定的阈值方法，对于较低对比度的 物体测量变得困难
结构光三角测量法重要组件-激光器性能指标
• 均匀性
• 准直度
• 线宽 • 景深 • 扇角 • 场依赖聚焦 (“蝴蝶结效应”)
什么样的安装方式?
-标准方式
-光线垂直打在物体表面，并垂直于扫描方向（Y方向） -轮廓上的点都有相同的Y坐标 -dz=dx/sin(α)
α
Scan direction
Z Scan direction Y X
Sh法关键参数
变化的安装方式: 反向安装
-优点: 可增加高度分辨率 dz=dx/tan(α)
应用案例
• 机械手引导抓取 工件 • 使用 Gocator2370， 在第三方软件处 理 • 能适应工件各种 倾斜状态 • 高温环境，需要 增加空冷设备保 护
应用案例
• 金属钢管，长15 米，直径0.4米 • 需要测量钢管直 径、长度、平直 度、弯曲度 • 还需要检测表面 缺陷 • 多个sensor做整 体3D扫描 • 需要第三方软件 做3D分析
• 可容易集成到设备中，做 闭环控制
• 速度从10kHz 到 32 kHz
• 精度最高可达微米级别 • 2M-3B激光等级可选 • IP67防护外壳 • 多只组网方便，最多可24 只组网
Gocator2000&2300系列轮廓传感器
轮廓传感器
• • • • • • • • • •
激光轮廓测量 可同时得到X、Z坐标 Y方向运动，可得到3D点云图 VGA或百万像素分辨率 速度200Hz到5KHz 最大视野范围从18mm到1.2米 最大量程800毫米 2M-3B激光等级可选 IP67防护等级 多只组网方便，最多可24只组网
-优点/缺点: 由于直接反射，可增加物体的返光亮度 -缺点:轮廓上点的Y坐标不相同 -适用于返光不强的平面物体
α
β
Scan direction
Z Y Scan direction X
Sheet-Of-Light Plane
结构光三角测量法关键参数
变化的安装方式: 暗场安装方式
-优点: 可减少直接光的反射
Gocator特点
独立一体式 激光和相机一体化，无需更多硬件安装和 校准工作
智能化
通过Web即可访问，无需安装任何软件 内置各种丰富的测量工具并实时输出测量 结果以及反馈信号 支持标准工业协议Modbus、EtherNet/IP 和Profinet等
可与现有的控制系统如PLC等直接通讯 提供以太网、数字、模拟和串行数据接口 可方便的安装到各种空间有限的场合以及 机械手臂上
-缺点: 轮廓上点的Y坐标不相同 -适用于平面物体
α Scan direction
Scan direction
Z Y X
Sheet-Of-Light Plane
结构光三角测量法关键参数
变化的安装方式: 反射式安装或明场安装方式
-优点: 大大增加高度分辨率 dz=dx*cos(β)/sin(α+β)
选择3D的N个理由
翘曲测量 – PCB板两侧高度不一致
选择3D的N个理由
厚度测量 – 高度相减
选择3D的N个理由
测高度
测深度
平面度
测厚度
共面性
测体积
选择3D的N个理由
测量受电弓磨损程度 受电弓表面高度发生变化
选择3D的N个理由
• 测量铁轨磨损、枕木、道钉缺失
选择3D的N个理由
成型轮胎侧面检测 – 检测局部突出或划痕 – DOT 码识别, OCR 识别 对比度较差，用2D相机不容易识别，需要高度分割。
3D相机的标定
数据标定
利用特殊的标 定板，在专门的 软件上完成数据 标定和镜头畸变 校正。
镜头畸变校正
3D解决方案 – 分体式3D相机
采用三斜率模式技术，增强图像动态相应范围，适 应不同材质的测量。
3D解决方案 – 分体式3D相机
特殊的机械结构，增加测量景深，获得更大的量程
3D解决方案 – 分体式3D相机特点
结构光三角测量法原理
结构光三角测量法关键参数
- 什么样的安装?
- 什么样的3D相机?
- 什么样的线激光? - 什么样的镜头?
? ? ?
结构光三角测量法关键参数
需要已知如下信息: -物体大小 （长，宽，高） -X，Y，Z方向精度要求 -扫描速度 -应用类型 -材质
H W
Z Y X
mm/s L
结构光三角测量法关键参数
应用案例
• 使用多只2370 • 高速扫描 • 通过Master多 只同步
应用案例
• PCB板管脚是否缺失，或者短缺。使用1只Gocator2330， FOV：70mm，针脚高度：3mm，直径0.3mm，精度： 0.03mm
用3D视觉技术 解决机器视觉问题
杨永勇 3D产品线产品经理 yangyy@ 2014-6-18
目录
• • • • 使用3D技术的N个理由 3D技术如何实现 - 结构光三角测量法原理 3D解决方案 3D应用案例
选择3D的N个理由
扇叶高速旋转平稳性测量 – 上下抖动 表现在高度值发生变化
结构光特性
扇角 场依赖聚焦
WDθ
θ
WD
不均匀性比较
• 竞争对手的激光线与StingRay 比较
– A – 50mW 660nm (竞争对手) – B – 35mW 660nm (StingRay)
A B B
不均匀性比较
A
Line A Plot
Line B Plot
高斯光束与非高斯光束
3D解决方案
3D解决方案 – 分体式3D相机
相机内部集成FPGA，标定算法，数据处理等在相机内 部实现。相机直接输出3D点云数据和灰度数据。减小无 用数据输出，可得到2D相机无法实现的高帧率。
3D解决方案 – 分体式3D相机
相机内部集成多种算法，提高获取激光线轮廓线精度。
3D解决方案 – 分体式3D相机
可同时得到高度图和灰度图
结构光特性
均匀性
IMax
IAvg 80% Clip Point
RI floor
准直度
IMin
结构光特性
光斑大小 景深
2w0
D WD
4 WD M 2 2w0 D
WD = working distance M2 = M squared of diode D = Diameter of beam on collimator
方案特点
• 1. 分辨率可选（1K、2K、4K…），速度依赖于2D相机的 帧率 • 2. 可自由选择激光器波长和功率，可适应更多应用情况 • 3. Cameralink、千兆网、USB3.0、1394等接口可选 • 4. 成本低廉 • 5. 对技术人员的要求较高 • 6. 需要设计牢固的安装支架
3D解决方案 – 分体式3D相机
Gocator 3000 系列特点
• 世界上第一款3D智能扫描仪 • 可抓去到高密度3D点云图，速 度可达到5Hz • 光源使用蓝色LED光，而不是 激光，对人眼安全 • 无需相对运动 • 基于双目和空间光调制（SLM） 技术 • 提供各种测量工具，适用于汽 车行业车身，间隙和车门等测 量，无需PC参与
结构光三角测量法关键参数
X方向视野范围（FOV） & Z方向测 量范围（MR）
由于镜头的视角原因，会产生梯形的视野范围
Z-MR
Z-MR
FOV (nominal)
结构光三角测量法重要组件-激光器性能指标
• 均匀性
– 不好的均匀性会降低分辨率和精度
• 点稳定性
– 点稳定性受激光器本身的温度影响较大，不好的点稳定性会影响标定精度和系统精度y
-缺点: 会降低高度分辨率 dz=dx*cos(β)/sin(α-β) -适用于返光较强的平面物体
β α Scan direction
Scan direction
Z Y X
Sheet-Of-Light Plane
结构光三角测量法关键参数
三角测量角
三角测量角 α 较大的三角测量角: -更高的Z方向分辨率 -更大的盲区 Ω 例如: 5mm 高物体 α = 40 度 盲区 (Ω) 为 4.2mm 盲区: 高度 * tan(α)
3D解决方案 – 一体式3D传感器
• 出厂前完成标定，开箱即可 测量 • 可直接输出3D点云数据 • 传感器上带有测量工具，可 以快速得到测量结果 • 集成了丰富的协议，便于与 下位机，如PLC、机械手等 通讯
Gocator1100&1300系列位移传感器
位移传感器 • 距离测量
• 可测量高度、厚度、翘曲
选择3D的N个理由
• 总之，传统的2D相机只能在X-Y平面进行测量，无法获得Z方向信息。 • 在机器视觉领域，当需要Z方向信息（即高度值）时，就需要考虑使用 3D视觉。
单点
每次只可以得 到Z坐标
单线
每次只可以得到 X和Z坐标
立体面
每次可以同时得 到X、Y、Z坐标
结构光三角测量法原理
• 将一条单线细激光光线投射到物体表面，由于物体表面高 度变化，使得激光线发生了弯曲，根据这个线的变形，可 以计算出精确的物体表面三维轮廓。
标定算法 （使用Halcon在PC上实现）
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3D解决方案-Halcon
HALCON强大的 3D处理功能，可以 缩短开发时间，提 高处理精度。
3D解决方案
标定算法 （在SiliconSoftware VD4卡上实现）