Les systèmes de vision 2D sont utilisés depuis des décennies et ont bien performé dans certaines applications. Cependant, ils ont des limitations inhérentes, en particulier dans des scénarios complexes où ils ne peuvent pas répondre pleinement aux exigences.

Avec la montée en puissance de la technologie de vision 3D, bon nombre de ces limitations sont abordées.

Alors que les systèmes de vision 2D utilisent des caméras CCD ou CMOS pour capturer deux données dimensionnelles, les systèmes de vision 3D utilisent une gamme de capteurs, tels que la lumière structurée, la triangulation laser ou le temps - des capteurs de vol, pour recueillir trois - informations dimensionnelles.

Les deux types de systèmes partagent des composants communs, notamment des sources lumineuses, des lentilles optiques, des logiciels de traitement d'image et des interfaces de communication, mais elles diffèrent fondamentalement dans la façon dont ils capturent et interprètent les données visuelles.

Explorons les différences entre les systèmes de vision 2D et 3D, leurs principes de fonctionnement et leurs domaines d'application respectifs.

Qu'est-ce qu'un système de vision 2D?

Dans un système de vision 2D, l'image capturée est une représentation à deux - dimensions (2D) de la cible. Cela signifie que le système ne traite que les informations de l'axe X et Y et manque de données de profondeur ou de Z - axe.

En d'autres termes, la vision 2D ne peut fournir qu'un contour de l'objet sans transmettre des informations sur la hauteur. En conséquence, la vision 2D a des limites dans les applications où des informations de forme précises sont nécessaires.

Cependant, la vision 2D fonctionne toujours bien dans des tâches plus simples telles que la reconnaissance des fonctionnalités, le positionnement, la détection de taille, la lecture des code-barres, la reconnaissance des caractères, la vérification des étiquettes, l'inspection de la qualité et le suivi des cibles.

Limites de la vision 2D

• Sensibilité à la lumière: Les systèmes de vision 2D s'appuient sur la lumière réfléchie de l'objet, donc les changements dans la lumière ambiante ou les fluctuations de la source de lumière peuvent affecter la précision. Dans les environnements d'usine, une lumière ou des ombres excessives ou insuffisantes peut brouiller les bords et les caractéristiques de l'image, conduisant à une détection incorrecte.

• Problèmes de contraste: La vision 2D dépend du contraste de la surface de l'objet. Pour les objets trop brillants ou trop sombres, même avec différentes configurations d'éclairage, il peut être difficile de capturer avec précision les bords et les caractéristiques, affectant les performances du système.

• Manque d'informations de profondeur: Comme la vision 2D ne peut pas capturer des informations de hauteur le long de l'axe z -, toute variation de hauteur dans l'objet cible peut entraîner des erreurs d'imagerie et des mesures inexactes.

• Incapacité à gérer les formes 3D complexes: Les systèmes de vision 2D luttent avec des formes complexes de trois - dimensions, en particulier lorsque la tâche nécessite de mesurer des dimensions qui s'étendent au-delà des plans X ou Y, ce qui les rend inappropriés pour des tâches telles que la détection précise de volume ou la sélection - et - placer les opérations.

Principes de base de la vision 3D

Un système de vision 3D capture non seulement une image à deux - dimensions, mais génère également un nuage de points 3D précis, ce qui permet au système d'identifier la position de chaque pixel dans l'espace.

Cela signifie que le système peut capturer les données X, Y et Z de l'axe, ainsi que des informations de rotation autour de chaque axe.

Les technologies courantes utilisées pour mettre en œuvre la vision 3D comprennent la triangulation laser, la vision stéréo, le temps de vol et la lumière structurée.

Bien que le traitement des données 3D nécessite plus de temps, de puissance de calcul et de la prise en charge des logiciels que le traitement des données 2D, les progrès dans les processeurs multi-core, les algorithmes 3D et les outils logiciels ont rendu les systèmes de vision 3D capables de répondre aux exigences de débit de la ligne de production.

De plus, en capturant de manière fiable les données 3D, les systèmes de vision 3D surmontent les limites des systèmes 2D, tels que la sensibilité à l'éclairage, au contraste et à la distance d'objet.

Avantages de la vision 3D

Lors de l'utilisation de la vision 3D, le système peut traiter avec précision la forme et la position d'un objet en fonction de son modèle numérique 3D à haute précision.

Le peut identifier avec précision la position, le volume, l'angle, l'angle, la planéité et les caractéristiques de l'objet dans l'espace, sans être affectés par les changements dans l'environnement de la ligne de production ou les propriétés réfléchissantes ou absorbantes de la surface de l'objet.

Cela simplifie considérablement la conception du système et étend les fonctionnalités pour gérer les tâches que les systèmes de vision 2D ne peuvent pas, comme la manipulation, la détection et l'assemblage complexes.

De plus, la vision 3D fournit une solution efficace et efficace pour les tâches que les systèmes 2D ne peuvent pas atteindre.

Bien qu'il existe des différences significatives dans la qualité et les performances entre les différentes technologies de vision 3D, la sélection de la bonne technologie est plus complexe que le choix d'une caméra traditionnelle, car des facteurs tels que la résolution, la couleur, la vitesse et la précision doivent être pris en compte.

Applications de systèmes de vision 2D et 3D

Applications de vision 2D

• Reconnaissance des fonctionnalités: Utilisé dans la fabrication pour identifier les composants basés sur des fonctionnalités prédéfinies, telles que les logos ou les modèles.

• Lecture de code-barres: Couramment utilisé dans la vente au détail et la logistique pour la gestion rapide des stocks et le suivi des produits.

• Mesure de taille: Appliqué dans le contrôle de la qualité pour s'assurer que les produits respectent les dimensions spécifiées sans nécessiter d'informations de profondeur.

• Reconnaissance des personnages: Utilisé dans le traitement des documents et les systèmes OCR (reconnaissance des caractères optiques) pour convertir le texte imprimé en format numérique.

• Vérification de l'étiquette: Important dans les industries de l'emballage pour confirmer la précision des étiquettes et leur placement sur les produits.

Applications de vision 3D

Les systèmes de vision 3D sont de plus en plus adoptés dans les applications nécessitant des informations spatiales détaillées et une interprétation complexe des données. Les applications clés comprennent:

• Mesure de l'épaisseur et du volume: Essentiel dans les industries telles que la fabrication et la construction pour garantir que les spécifications des produits sont respectées.

• Détection de défaut de surface: Employé dans des processus d'assurance qualité pour identifier les défauts ou les incohérences sur les surfaces du produit.

• Reconnaissance de forme complexe: Utilisé dans les processus d'assemblage et de fabrication automatisés où les formes complexes doivent être identifiées et gérées avec précision.

• Guidage robotique: Crucial pour les robots autonomes dans les tâches comme la sélection et le placement d'objets, où des informations spatiales précises sont nécessaires.

• Assemblage de pièces: Facilite l'assemblage des composants en fournissant des données précises de hauteur et de position, en garantissant un alignement correct.

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Conclusion

Les systèmes de vision 3D et 2D diffèrent considérablement en termes de représentation des données, de méthodes de traitement, de perception spatiale, de domaines d'application et d'algorithmes.

Alors que la vision 2D repose principalement sur une analyse d'image plate pour des tâches plus simples, la vision 3D offre une détection de profondeur plus précise et un positionnement spatial, ce qui le rend idéal pour des applications avancées telles que la navigation robotique et la reconnaissance de forme complexe.

Dans certains scénarios, la vision 2D est suffisante pour répondre aux exigences. Cependant, pour les applications nécessitant une précision plus élevée et des informations spatiales, la vision 3D offre un avantage clair.

Le choix de la technologie de vision doit être basé sur les besoins et l'environnement d'application spécifiques.