为什么 3D 检测最终和 2D 检测一样简单
大部分制造产品都是三维 (3D) 物体，所以为了提高装配、质量保证以及其他工业任务的效率，就要把自动化系统设计为三维运行方式。如今，三维机器视觉系统通常要执行三种基本任务：引导自动化（例如，机器人）拾取物体，检测物体是否存在缺陷，以及在装配过程中对物体进行测量。
灵活的三维激光扫描技术解决有挑战性的应用问题
现有的三维机器视觉设计有很多选择，例如激光扫描、立体影像和飞行时间 (ToF) 解决方案。在这三种解决方案中，激光扫描是最常见的，是最快、最准确、最具成本效益的三维数据采集解决方案。
激光扫描仪主要有三种：激光轮廓仪，位移传感器和区域扫描系统。激光轮廓仪通过将单个轮廓堆叠成连续图像生成表面图。位移传感器可以生成整个物体的真三维点云，与基本的高度图相比有更高的准确性和易用性。
各种三维激光扫描解决方案的优势使其得到很多应用的青睐，例如汽车（齐平度与空隙，零件检测，机器人引导）、消费品（统计，包装，验证）、食品和饮料（检测，统计，分拣，包装）和电子（存在和缺失，质量保证）。
三种常见的三维挑战
三维视觉解决方案面临三个主要挑战：需要在三个维度进行测量，包括围绕每个轴旋转的六个自由度；缺少真正的三维工具；以及嵌入式处理的限制，及其对计算密集三维应用的影响。
测量六个自由度的物体之所以会成为三维视觉系统的挑战，是因为大部分三维系统都使用高度图，而不是真正的三维点云扫描。在高度图中，高度信息是用颜色表示的，与热图表示温度的方式类似。遗憾的是，人类不能从颜色中看出高度，使这种解决方案难以理解和编程。大部分三维应用都会有一定程度的移动，因此需要三维视觉系统能够容忍旋转、倾斜和倾斜方向。最后，与点云相比，三维表面图的准确性有限，这是因为只有点云可以代表物体在真实世界的样子。
缺少三维视觉工具意味着很多三维解决方案开发人员要花费时间使用二维工具解决三维应用问题。这会导致产生的数据准确性下降，增加设计投资，延长开发和运行时的运行时间。
最后，三维视觉解决方案要处理大量数据！因此，大部分三维解决方案都需要工业计算机或者昂贵的工业计算机处理装置。这些处理器提高了布线和改装的难度，特别是需要注意线缆磨损和减少机械臂末端重量的机器人安装式解决方案。
开发更好的三维解决方案
随着三维视觉解决方案需求的增长，康耐视也为推广部署而致力于解决各种主要挑战。例如，新 3D-L4000 解决方案使用无斑点激光生成完整的 3D 点云代替高度图，可提供每次旋转和倾斜的详细信息。
新三维解决方案还为操作员提供了全三维渲染点云，让他们可以在任意方向上旋转和倾斜物体。这样可以方便地将零件上的特征与显示的特征关联。
康耐视开发的视觉工具可以直接处理三维点云，有更高的准确性，扩展了检测种类。更好的是，因为检测是在三维环境下进行的，所以用户可以直接体验到视觉工具对实际零件或组件的处理方式。3D-L4000 可提供多种专用三维算法，包括 Blob3D、PatMax 3D、Edge3D、ExtractSphere 3D、ExtractCylinder 3D 等。您可以通过 In-Sight 专利的电子数据表用户界面使用这些工具，进行直观的编程和操作。
现在，借助先进的三维检测系统，客户能够部署简单且无接触的解决方案，避免缺陷和召回。例如，汽车制造商可以使用三维视觉系统检测制动垫，验证间隙宽度、斜边角度、以及铆钉，确保摩擦材料已正确固定。这些系统也可以执行二维检测，例如检查读取日期、批号和粘贴的标签。这只是简单易用的紧凑型三维解决方案可以实现的诸多应用之一。
Manager, Global Content Marketing, Cognex
A self-proclaimed marketing maverick, Mary has experience in a variety of industries and marketing activities. Her career began in the world of defense and aerospace, then shifted to collaborative robotics and now machine vision. She drives brand awareness, nurtures customer relationships, and elevates the impact of sales through compelling content. Outside of the office, Mary enjoys baking (and eating) desserts, running outdoors, and exploring new places. She is also a self-published author of a children’s book about her dog, Doma.
