2D-, 2,5D- und 3D-Technologien in der Bildverarbeitung

Die Bildverarbeitungstechnologie ist eine wichtige Säule der modernen industriellen Automatisierung und intelligenten Fertigung und wird weitgehend in Inspektion, Navigation, Qualitätskontrolle und anderen Bereichen eingesetzt. Dabei handelt es sich bei den 2D-, 2,5D- und 3D-Vision-Technologien um drei zentrale Technologien, die jeweils unterschiedliche Eigenschaften und Anwendungsszenarien aufweisen.

I. 2D-Vision-Technologie: Ebene Sichtweise, einfach und effizient

1. Technische Eigenschaften

die 2D-Vision-Technologie verarbeitet ebene Bilder, ähnlich dem Fotografieren mit einer Kamera und der Erledigung von Aufgaben durch die Analyse dieses Fotos. Ihre Hauptschritte umfassen:

Bilderfassung: Industrielle Kameras erfassen Graustufen- oder Farbbilder, wobei Beleuchtung dafür sorgt, dass die Fotos klarer werden.

Vorverarbeitung: Wichtige Informationen in Bildern durch Filterung oder Kontrastverstärkung hervorheben.

Merkmalsextraktion: Identifizierung von Merkmalen wie Geraden, Konturen oder Eckpunkte in Fotos.

Mustererkennung: Algorithmen nutzen, um zu beurteilen, um welche Merkmale es sich handelt, z.B. Text oder Muster.

Messung und Positionierung: Berechnung der Größe und Position von Objekten.

Fehlererkennung: Mit Referenzbildern vergleichen, um Problembereiche zu finden.

2. Anwendbare Szenarien

2D-Vision-Technologie ist geeignet für Aufgaben, bei denen nur die Oberfläche betrachtet werden muss und die Dicke der Objekte nicht erforderlich ist, wie zum Beispiel:

Überprüfung, ob Produktetiketten in Fabriken korrekt gedruckt wurden.

Scannen von Barcodes auf Logistikpaketen.

Erkennen von Kratzern oder Flecken auf Oberflächen von Leiterplatten.

3. Vorteile und Einschränkungen

Vorteile: Einfache Ausrüstung, niedrige Kosten, schnelle Verarbeitungsgeschwindigkeit, geeignet zum schnellen Bearbeiten großer Aufgabenmengen.

Einschränkungen: Kann die Höhe oder Tiefe des Objekts nicht erkennen, machtlos gegen komplexe Formen oder verdeckte Objekte.

II. 2,5D-Vision-Technologie: Hinzufügen von Höhe, halber stereoskopischer Schritt

1. Technische Eigenschaften

die 2,5D-Vision-Technologie fügt der 2D-Darstellung eine weitere Informationsebene hinzu: die Objekthöhe. Es ist kein vollständiges 3D-Modell, sondern nutzt Laser oder Tiefenkameras, um die Höhe an jedem Punkt der Bildebene zu erfassen. Zu den gängigen Methoden gehören:

Konturmessung: Oberfläche des Objekts mit Laser abtasten, um Höhenveränderungen zu messen.

Tiefenkarte: Spezielle Kameras verwenden, um Bilder mit Höheninformationen zu erzeugen.

Einfach ausgedrückt ist 2,5D wie das Hinzufügen eines "Höhen-Tags" zu ebenen Fotos, aber nur aus einem Blickwinkel sichtbar.

2. Anwendbare Szenarien

2,5D eignet sich für Szenarien, bei denen die Objekthöhe, nicht jedoch die vollständige 3D-Form benötigt wird, beispielsweise:

Prüfung, ob die Höhen der Bauteile auf Leiterplatten normal sind.

Messung, ob Objektoberflächen eben sind oder Unebenheiten aufweisen.

Roboter dabei unterstützen, während der Navigation die Höhe von Hindernissen einzuschätzen.

3. Vorteile und Grenzen

Vorteile: Bietet mehr Höheninformationen als 2D, ist jedoch günstiger und einfacher als 3D; gute Kosteneffizienz.

Grenzen: Nur aus einem Winkel sichtbar; komplexe 3D-Strukturen oder mehrflächige Verdeckungen können nicht verarbeitet werden.

III. 3D-Vision-Technologie: Vollständig stereo, informationsreich

1. Technische Merkmale

3D-Vision-Technologie kann die 3D-Form und räumliche Position eines Objekts vollständig darstellen, ähnlich wie ein Panoramabild des Objekts. Umsetzungsmethoden umfassen:

Stereo-Vision: Mehrere Kameras erfassen Bilder aus verschiedenen Winkeln und berechnen die Tiefe.

Laserscanning: Die Objektoberfläche wird mit einem Laser gescannt, um die Form aufzuzeichnen.

Strukturiertes Licht: Lichtmuster werden auf Objekte projiziert und die 3D-Form anhand der Verformung rekonstruiert.

Time of Flight (ToF): Die Lichtlaufzeit von der Emission bis zur Rückkehr wird gemessen, um die Distanz zu berechnen.

3D-Rekonstruktion: Mithilfe mehrerer Fotos oder Punktwolken-Daten werden 3D-Modelle zusammengesetzt.

2. Anwendbare Szenarien

3D-Technologie eignet sich für Aufgaben, die präzise 3D-Informationen erfordern, wie beispielsweise:

Roboter führen, um unregelmäßige Objekte zu greifen.

Überprüfen, ob komplexe Bauteile korrekt montiert sind.

Messung des Paketvolumens in der Logistik zur Optimierung des Platzbedarfs.

Erstellung stereoskopischer Karten der Umgebung beim autonomen Fahren.

3. Vorteile und Grenzen

Vorteile: Liefert vollständige räumliche Informationen; bewältigt komplexe Szenarien und hochpräzise Anforderungen.

Grenzen: Komplexe Ausstattung, hohe Kosten, langsame Verarbeitungsgeschwindigkeit, erfordert mehr Rechenressourcen.

IV. Vergleich von 2D, 2,5D und 3D: Auf einen Blick klar

1. Technischer Funktionsvergleich

2. Gelöste Probleme

2D-Vision: Eignet sich hervorragend für ebene Aufgaben, z. B. das Lesen von Barcodes, Überprüfen von Farben/Texten.

2,5D-Vision: Löst einfache Höhen-bezogene Probleme, z. B. Oberflächenfehler oder Höheninspektion von Bauteilen.

3D-Vision: Geeignet für komplexe 3D-Aufgaben, z. B. das Lokalisieren unregelmäßiger Objekte oder die Analyse räumlicher Beziehungen.

3. Praktische Anwendungsbeispiele

(1) Automobilindustrie:

2D: Inspektion von Karosserielack und Bauteilmarkierungen

2,5D: Messung der Oberflächenplanheit der Karosserie

3D: Steuerung von Roboter-Schweißvorgängen oder Bauteilhandhabung

(2) Elektronikindustrie:

2D: Lötstellen auf der Leiterplatte überprüfen

2,5D: Bauteilhöhen erkennen

3D: Komplexe Bauteilbestückung verifizieren

(3) Logistik:

2D: Paketetiketten scannen

2,5D: Pakethöhe messen

3D: Paketvolumen berechnen, Lagerung optimieren

V. Technologietrends: Konvergenz und Entwicklung

Die aktuelle Entwicklung der maschinellen Bildverarbeitung schreitet schnell voran. 2D, 2,5D und 3D rücken immer näher zusammen:

Verbreitung von 2,5D: Tiefenkameras werden günstiger und sind für viele Aufgaben eine praktische Wahl.

KI-Unterstützung: KI wird eingesetzt, um Bilder und 3D-Daten zu analysieren und genauere Ergebnisse zu erzielen.

Technologische Vernetzung: Einige Systeme wechseln flexibel zwischen drei Technologien, abhängig von den Aufgaben, um die Effizienz zu steigern.

VI. Fazit: Die richtige Technologieauswahl ist entscheidend

2D-, 2,5D- und 3D-Vision-Technologien haben jeweils eigene Stärken:

2D: Einfach und schnell, geeignet für Oberflächen-Aufgaben

2,5D: Fügt Höheninformationen hinzu, geeignet für mittlere Anforderungen

3D: Leistungsstarke Funktionen, geeignet für komplexe 3D-Aufgaben