Системы 2D Vision использовались в течение десятилетий и хорошо работали в определенных приложениях. Тем не менее, они имеют неотъемлемые ограничения, особенно в сложных сценариях, где они не могут полностью удовлетворить требования.

С ростом технологий 3D Vision рассматриваются многие из этих ограничений.

В то время как системы 2D Vision используют CCD или CMOS -камеры для сбора двух размерных данных, системы трехмерного видения используют ряд датчиков, таких как структурированный свет, лазерная триангуляция или время - из датчиков полета, чтобы собрать три -

Оба типа систем имеют общие компоненты, включая источники света, оптические линзы, программное обеспечение для обработки изображений и интерфейсы связи, но они в основном различаются в том, как они собирают и интерпретируют визуальные данные.

Давайте рассмотрим различия между системами 2D и 3D Vision, их принципами эксплуатации и соответствующими областями применения.

Что такое система 2D Vision?

В системе 2D Vision захваченное изображение представляет собой двухмерное (2D) представление цели. Это означает, что система обрабатывает только информацию о оси x и y и не имеет данных о глубине или z -

Другими словами, 2D Vision может предоставить только контур объекта без передачи информации о высоте. В результате 2D Vision имеет ограничения в приложениях, где требуется точная информация о форме.

Тем не менее, 2D Vision по -прежнему хорошо работает в более простых задачах, таких как распознавание функций, позиционирование, обнаружение размера, чтение штрих -кода, распознавание символов, проверка метки, инспекция качества и отслеживание целей.

Ограничения 2D Vision

• Чувствительность света: Системы 2D Vision основаны на отраженном свете от объекта, поэтому изменения окружающего света или колебания в источнике света могут повлиять на точность. В заводских средах чрезмерный или недостаточный свет или тени могут размыть края и особенности на изображении, что приводит к неправильному обнаружению.

• Проблемы контраста: 2D Vision зависит от контраста поверхности объекта. Для объектов, которые слишком яркие или слишком темные, даже при различных настройках освещения, может быть трудно точно захватить края и функции, влияя на производительность системы.

• Отсутствие информации о глубине: Поскольку 2D Vision не может отражать информацию о высоте вдоль оси z -, любое изменение высоты в целевом объекте может привести к ошибкам визуализации и неточным измерениям.

• Неспособность обрабатывать сложные 3D -формы: Системы 2D Vision борются со сложными три - размерными формами, особенно когда задача требует измерения измерений, которые простираются за пределы плоскостей X или Y, что делает их непригодными для таких задач, как точное обнаружение объема или выбор - и - Поместите операции.

Основные принципы трехмерного видения

Система трехмерного видения фиксирует не только двухмерное изображение, но также генерирует точное облако 3D -точки, что позволяет системе идентифицировать положение каждого пикселя в пространстве.

Это означает, что система может собирать данные о оси x, y и z, а также информацию о вращении вокруг каждой оси.

Общие технологии, используемые для реализации трехмерного зрения, включают лазерную триангуляцию, стереозвуку, время полета и структурированный свет.

В то время как обработка трехмерных данных требует большего времени, вычислительной мощности и поддержки программного обеспечения, чем обработка двухмерных данных, достижения в области много - основных процессоров, 3D -алгоритмов и программных инструментов сделали системы трехмерного видения, способных выполнять требования к пропускной способности производственной линии.

Кроме того, путем надежного захвата трехмерных данных, системы трехмерного зрения преодолевают ограничения 2D -систем, такие как чувствительность к освещению, контрастности и расстоянию объекта.

Преимущества 3D -видения

При использовании трехмерного зрения система может точно обрабатывать форму и положение объекта на основе его высокой цифровой модели с высокой - точкой 3D.

Может точно определить положение, объем, угол, угол, угла, плоскостность и особенности, не подвергаясь влиянию изменений в среде производственной линии или отражающими или поглощающими свойствами поверхности объекта.

Это значительно упрощает проектирование системы и расширяет функциональность для обработки задач, которые не могут системы 2D Vision, такие как обработка сложной детали, обнаружение и сборка.

Кроме того, 3D Vision обеспечивает эффективное и стоимость - Эффективное решение для задач, которых 2D -системы не могут достичь.

Хотя существуют значительные различия в качеством и производительности среди различных технологий трехмерного видения, выбор правильной технологии является более сложным, чем выбор традиционной камеры, поскольку необходимо учитывать такие факторы, как разрешение, цвет, скорость и точность.

Применение систем 2D и 3D Vision

2D Vision Applications

• Распознавание функций: Используется в производстве для идентификации компонентов на основе предопределенных функций, таких как логотипы или шаблоны.

• Чтение штрих -кода: Обычно используется в розничной торговле и логистике для быстрого управления запасами и отслеживания продуктов.

• Измерение размера: Применяется в контроле качества, чтобы гарантировать, что продукты соответствуют указанным измерениям, не требуя информации о глубине.

• Распознавание персонажа: Используется в системах обработки документов и систем OCR (оптическое распознавание символов) для преобразования печатного текста в цифровой формат.

• Проверка ярлыка: Важно в упаковочных отраслях, чтобы подтвердить точность ярлыков и их размещение на продуктах.

Приложения 3D Vision

Системы 3D Vision все чаще используются в приложениях, требующих подробной пространственной информации и сложной интерпретации данных. Ключевые приложения включают:

• Измерение толщины и объема: Основные в таких отраслях, как производство и строительство для обеспечения соответствия спецификаций продукта.

• Обнаружение поверхностного дефекта: Используется в процессах обеспечения качества для выявления недостатков или несоответствий на поверхности продукта.

• Сложное распознавание формы: Используется в автоматических сборке и производственных процессах, где замысловатые формы должны быть идентифицированы и обработаны точно.

• Роботизированное руководство: Решает для автономных роботов в таких задачах, как выбор объектов, где требуется точная пространственная информация.

• Часть сборки: Облегчает сборку компонентов, предоставляя точные данные высоты и положения, обеспечивая правильное выравнивание.

Scantech enhances the capabilities of 3D vision systems with its range of Усовершенствованные 3D -сканерыПолем В этих сканерах используются технологии режущего - Край, такие как структурированное сканирование света и лазерная триангуляция для обеспечения быстрого и высокого точного сбора данных.

They are specifically designed for various applications, including Разработка продукта, проверкии сложные задачи сборки.

With their ability to capture intricate details and generate Точные 3D -модели, Сканеры Scantech позволяют отраслям повысить производительность, оптимизировать рабочие процессы и обеспечивать превосходное качество продукции.

Заключение

Системы 3D и 2D Vision значительно различаются с точки зрения представления данных, методов обработки, пространственного восприятия, областей применения и алгоритмов.

В то время как 2D Vision в первую очередь опирается на плоский анализ изображений для более простых задач, 3D Vision предлагает более точное определение глубины и пространственное позиционирование, что делает его идеальным для передовых приложений, таких как роботизированная навигация и сложное распознавание формы.

В некоторых сценариях 2D Vision достаточно для удовлетворения требований. Однако для приложений, требующих более высокой точности и пространственной информации, 3D Vision предлагает четкое преимущество.

Выбор технологии Vision должен основываться на конкретных потребностях и среде применения.