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发布时间: 2021-04-16    浏览量:228

什么是3D相机?

网络搜索3D相机这个术语,你很可能会看到一大串有关消费级数码相机以及虚拟现实体验的推荐。然而,对于工业应用,3D相机指的是一种应用于智能制造领域的机器视觉传感器。它可以在应用场景中提供精确的三维点云数据信息。本文不会涉及汽车上使用的激光雷达或摄像机,而是将注意力集中在3D相机的类别上,它们通常被集成于自动生产线或者机器人上,配合其他智能软硬件一起使用。

 

3D相机有哪些?

# 双目结构光3D

 

什么是结构光:

 

就是带有一定结构的,而且我们自己是知道光源的这种结构的。

 

结构光三维视觉也是基于光学三角测量原理。光学投射器将一定模式的结构光透射于物体表面,在表面上形成由被测物体表面形状所调制的三维图像。

 

该三维图像由处于另一位置的摄像机探测,从而获得光条二维畸变图像。光条的畸变程度取决于光学投射器与摄像机之间的相对位置和物体表面形状轮廓(高度)。

 

直观上,沿着光条显示出的位移(或者偏移)与物体表面高度成比例,扭结表示了平面的变化,不连续显示了表面的物理间隙。当光学投射器与摄像机之间的相对位置一定时,由畸变的二维光条图像坐标便可重现物体表面三维形状轮廓。由光学投射器、摄像机、计算机系统即构成了结构光三维视觉系统。

 

结构光(Structured light):通常采用特定波长的不可见的红外激光作为光源,它发射出来的光经过一定的编码投影在物体上,通过一定算法来计算返回的编码图案的畸变来得到物体的位置和深度信息。根据编码图案不同一般有条纹结构光---enshape ,编码结构光---Mantis Vision, Realsense(F200), 散斑结构光--apple(primesense)。特定波长的Laser 发出的结构光照射在物体表面,其反射的光线被带滤波的camera 相机接收,滤波片保证只有该波长的光线能为camera 所接受。芯片对接收到的光斑图像进行运算,得出物体的深度数据。

 

相位法:近年来基于相位的光栅投影三维轮廓测量技术有了很大的发展,将光栅图案投射到被测物表面,受物体高度的调制,光栅条纹发生形变,这种变形条纹可解释为相位和振幅均被调制的空间载波信号。采集变形条纹并且对其进行解调可以得到包含高度信息的相位变化,最后根据三角法原理计算出高度,这类方法又称为相位法。基于相位测量的三维轮廓测量技术的理论依据也是光学三角法,但与光学三角法的轮廓术有所不同,它不直接去寻找和判断由于物体高度变动后的像点,而是通过相位测量间接地实现,由于相位信息的参与,使得这类方法与单纯光学三角法有很大区别。

 

# 激光线扫3D

 

线扫激光3D传感器

 

相机在使用的时候也会受到线状扫描的限制,通常会要求被检测物体在匀速的状态下运动,加上工业相机的配合,对其进行逐行连续的扫描,当然也只有在这样的条件下,才能保证对被测物体的均匀精准检测,从而形成高质量的图像。如果检测或者研究的过程当中对于精准度要求很高的话,通常会使用这种相机。

 

线扫描相机的特点优势就在于它本身的结构非常简单,具有很低的成本,灵活度很高,动态范围也很广,加上高性价比能够让其获得更高的认可度,并且很多时候被人们运用在工业检测领域当中,由于相机的传感器仅仅是通过一行感光元素组成的,所以能够进行高频率扫描,同时也能把各种高速,旋转的物体作为检测的对象,所以这种相机最受欢迎的应用就是对连续材料的精度检测。

 

激光三角法原理

 

利用一束激光经光学系统调节后照射到被测物体表面,形成一小光斑,经过被测物体表面散射后通过接收物镜聚焦成像在光电探测器的接收面上。被测点的位移信息由该光点在探测器的光接收面上所形成的像点位置决定。当被测物体移动时,光斑相对于接收物镜的位置发生变化,相应的其像点在光探测器接收面上的位置也将发生改变,根据其像点位置的变化和测量系统的结构参数可求出被测点的位移信息。由于入射光线和反射光线构成一个三角形,所以该方法被称为激光三角法。

 

# TOF 3D传感器

飞行时间法ToF

 

飞行时间是从Time of Flight直译过来的,简称TOF。其基本原理是通过连续发射光脉冲(一般为不可见光)到被观测物体上,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。

 

TOF法根据调制方法的不同,一般可以分为两种:脉冲调制(Pulsed Modulation)和连续波调制(Continuous Wave Modulation)。

 

TOF深度相机对时间测量的精度要求较高,即使采用最高精度的电子元器件,也很难达到毫米级的精度。因此,在近距离测量领域,尤其是1m范围内,TOF深度相机的精度与其他深度相机相比还具有较大的差距,这限制它在近距离高精度领域的应用。

 

工业自动化为什么需要3D相机?

近几十年来,二维相机已被广泛应用于条码读取、目标跟踪和在线检测等领域。随着智能制造发展对技术要求的不断升级,用户对目标对象的深度信息有了更高要求,而3D相机特有的深度信息采集功能,恰可以满足这样的市场需求。

 

3D相机作为机器的眼睛,其作用就像人类的眼睛一样——眼睛获取的信息可被大脑(计算机)处理。3D相机获取的三维信息为机器视觉算法提供必要的深度信息,从而可以让机器识别物体的大小,颜色和深度距离。

 

搭载3D相机能让机器更快、更智能、更精确地执行复杂的任务。目前常应用于物流、检测、码垛、上下料等场景。

 

在特定的距离下,针对大中型物体,识别速度往往是更常见的客户诉求;而针对小物体,精准度则成为了主要指标。随着制造业自动化程度的不断提升,预计3D相机的市场需求还会持续增长。

 

3D相机应用示例

 

如果你需要大批量挑选许多小的,随机放置的物体,则需要使用高性能3D相机以帮助机器正确地识别对象。在这项应用中,计算机可以处理3D相机采集到的三维点云数据,找到所需的信息,比如一个抓取点。因此,3D相机通常固定在目标上方。同时为了保证其灵活性,通常安装在机器人的夹钳上或附近位置。

 

选择3D相机时,需要考虑哪些关键因素?

在比较不同厂商的3D相机时,需要考虑以下几个方面:

 

01相机类型

用户要选择合适的3D相机,关键是要了解机器视觉系统的工作原理,以及将3D视觉应用于自动化系统中可以实现什么。例如,分拣码垛系统通常需要通过3D相机获得高精度三维信息,以识别物品细节。进行质量检验时,采用3D相机可以快速、可靠地验证生产和检测错误。当您需要分离相似物体时,使用3D相机也可以高效完成任务。

 

当用户有了明确的使用需求,首先应排列出需求的优先级,即哪个需求对你最重要?是分辨率、处理速度、视野,还是处理各种材料的能力。

 

由于3D机器视觉解决方案通常是为客户定制的,所以更好的帮您解决问题,告知我们您的需求清单,将为您节省大量时间和精力,同时得到满足您需求的3D相机解决方案。

 

02准确度

要比较3D相机的精度,需要了解用于测量精度的不同术语的定义:

 

精确性:描述随机误差,一种统计可变性的度量方法。

 

真实性:描述系统误差,一种衡量统计偏差的方法。

 

准确性:描述随机和系统误差的组合,即精确与真实之和。

 

准确性应该同时满足精度和真实性因素。需要强调的是,准确性将根据工作距离、环境温度、环境光和相机设置等条件而有所变化。

 

03易用性

关于应用是否便捷,需要考虑硬件、软件、文档资料三要素。

 

从硬件的角度来看,3D相机应该足够灵活,可以简便集成或安装在机器人上,并且在扭转、弯曲和拉力情况下,依然具备稳定性能。

 

机器视觉算法也很重要。为了获得高效精准的图像校准和分析性能,您需要检查它是否易设置,是否支持二次开发,以及其他内置功能。此外,我们建议您仔细阅读说明,查看bug修复、特性以及更新。

 

完备的文档资料(例如,参数表、培训课件、示例,以及在开发阶段期望得到的支持),可以帮您在使用3D相机时,迅速解决问题。

 

04安全性

如果您需要将3D相机应用于协作机器人,那么,选择一款人眼安全、对人无干扰的3D相机(如,红外3D相机)是非常必要的。它可以防止人和物体暴露在激光下,从而有效避免直接曝光或反射。另外,工人无需佩戴激光安全眼镜,整个生产过程安全无害又环保。