2D-, 2,5D- och 3D-tekniker inom maskinseende

Maskinseendeteknik är en viktig pelare inom modern industriell automation och smart tillverkning, och används omfattande inom inspektion, navigering, kvalitetskontroll och andra områden. Bland dessa är 2D-, 2,5D- och 3D-seendetekniker tre kärnetekniker, var och en med olika egenskaper och tillämpliga scenarier.

I. 2D-seendeteknik: Visuell plan, enkel och effektiv

1. tekniska egenskaper

2D-seendeteknik behandlar plana bilder, ungefär som att ta ett foto med en kamera och slutföra uppgifter genom att analysera denna bild. Dess huvudsakliga steg inkluderar:

Bildfångst: Använd industriella kameror för att fånga in gråskale- eller färgbilder, med belysning för att göra fotografierna tydligare.

Förbehandling: Gör nyckelinformation i bilder mer framträdande genom filtrering eller kontrastförbättring.

Egenskapsanalys: Identifiera egenskaper som räta linjer, konturer eller hörnpunkter i fotografier.

Mönsterigenkänning: Använd algoritmer för att bedöma vad dessa egenskaper är, till exempel text eller mönster.

Mätning och positionering: Beräkna objektets storlek och position.

Defektidentifiering: Jämför med standardbilder för att hitta var problem förekommer.

2. Tillämpningsscenarier

2D-visionsteknologi är lämplig för uppgifter som endast kräver att ytor syns och inte objektets tjocklek, till exempel:

Kontrollera att produktetiketter i fabriker är korrekt utskrivna.

Skanna streckkoder på logistikförpackningar.

Identifiera repor eller fläckar på ytan av kretskort.

3. Fördelar och begränsningar

Fördelar: Enkel utrustning, låg kostnad, snabb behandlingstid, lämplig för att snabbt slutföra stora volymer av arbete.

Begränsningar: Kan inte känna till objektets höjd eller djup, har ingen effekt mot komplexa former eller dolda objekt.

II. 2,5D Vision Technology: Lägg till höjd, halvstegsstereoljud

1. tekniska egenskaper

2,5D-visionsteknologi lägger till en ytterligare informationslagr till 2D: objektets höjd. Det är inte en fullständig 3D-modell utan använder lasrar eller djupkameror för att markera höjden i varje punkt på planelbilder. Vanliga metoder inkluderar:

Konturmätning: Skanna objektets yta med laser för att mäta höjdvariationer.

Djupkarta: Använd särskilda kameror för att generera bilder med höjddata.

Förenklat uttryckt är 2,5D som att lägga till en "höjdmarkering" till planelbilder men man kan bara se från en vinkel.

2. Tillämpliga scenarier

2,5D är lämplig för scenarier som kräver objektets höjd men inte hela 3D-formen, till exempel:

Kontrollera om komponenthöjderna på kretskort är normala.

Mäta om objektets ytor är plana eller har ojämnheter.

Hjälpa robotar att bedöma hinderhöjd under navigering.

3. Fördelar och begränsningar

Fördelar: Har mer höjdinformation än 2D men är billigare och enklare än 3D; bra pris-prestanda.

Begränsningar: Kan endast visas från en vinkel; kan inte hantera komplexa 3D-strukturer eller flerytansoklusion.

III. 3D-seende: Full stereo, informationsrik

1. Tekniska egenskaper

3D-visionsteknologi kan fullt ut visa ett objekts 3D-form och rumslig position, som att rita en panoramabild av objektet. Implementeringsmetoder inkluderar:

Stereo-vision: Använd flera kameror för att ta bilder från olika vinklar och beräkna djup.

Laserscanning: Skanna objektets yta med laser för att registrera form.

Strukturerat ljus: Projicera ljusmönster på objekt och rekonstruera 3D-formen baserat på deformation.

Time of Flight (ToF): Mät ljusets sändnings- och återkomsttid för att beräkna avstånd.

3D-rekonstruktion: Använd flera bilder eller punktmolndata för att bygga 3D-modeller.

2.Tillämpliga scenarier

3D-teknik är lämplig för uppgifter som kräver exakt 3D-information, såsom:

Styra robotar att greppa oregelbundna objekt.

Kontrollera om komplexa delar är korrekt monterade.

Mäta paketvolym inom logistik för att optimera utrymme.

Bygga stereokartor över omgivningen i självkörande fordon.

3.Fördelar och begränsningar

Fördelar: Ger komplett rumslig information; hanterar komplexa scenarier och hög precision.

Begränsningar: Komplex utrustning, hög kostnad, långsam bearbetning, kräver mer beräkningsresurser.

IV. Jämförelse av 2D, 2,5D och 3D: Tydligt på ett ögonblick

1. Teknisk Funktionsjämförelse

2. Problemlösningar

2D-vision: Lämplig för planuppgifter, t.ex. läsning av streckkoder, kontroll av färger/text.

2,5D-vision: Löser enkla höjderelaterade problem, t.ex. kontroll av ytdefekter eller komponenthöjd.

3D-vision: Lämplig för komplexa 3D-uppgifter, t.ex. att lokalisera oregelbundna objekt eller analysera rumsliga relationer.

3. Praktiska tillämpningsexempel

(1) Fordonsindustrin:

2D: Kontrollera lack och delmärkningar på karossen

2,5D: Mäta planhet på karossens yta

3D: Styra robotvältsning eller delhantering

(2) Elektronikindustrin:

2D: Kontrollera lödning på kretskortets yta

2,5D: Upptäck komponenthöjder

3D: Verifiera komplex komponentmontering

(3) Logistik:

2D: Skanna paketetiketter

2,5D: Mät pakethöjd

3D: Beräkna paketvolym, optimera lagring

V. Tekniktrender: Konvergens och utveckling

Dagens maskinseende utvecklas snabbt. 2D, 2,5D och 3D närmar sig varandra:

Spridning av 2,5D: Djupkameror blir billigare, ett praktiskt val för många uppgifter.

AI-aktivering: Använder AI för att analysera bilder och 3D-data för mer exakta resultat.

Teknologisamverkan: Vissa system växlar flexibelt mellan tre tekniker beroende på uppgifter för att förbättra effektiviteten.

VI. Slutsats: Att välja rätt teknik är nyckeln

2D, 2,5D och 3D-visionsteknologier har var och en sina styrkor:

2D: Enkel och snabb, lämplig för ytuppgifter

2,5D: Lägger till höjddata, lämplig för medelhöga krav

3D: Kraftfull funktionalitet, lämplig för komplexa 3D-uppgifter