Ang Shenzhen V-Plus Technologies Co., Ltd.

2D o 3D Machine Vision Bakit Hindi Pareho

2D o 3D Machine Vision? Bakit hindi pareho?

Hindi masyadong maraming taon na ang nakakalipas na ang mga taga-disenyo ng system at integrator ay gagawin ang lahat na makakaya nila upang maiwasan ang paningin ng 3D machine. Kinakailangan nito ang mga kumplikadong sistema ng pag-iilaw, maraming kapangyarihan sa pagproseso, mas maraming engineering, at mas maraming pera.

Ngayon, sa pagtaas ng lakas ng computing at mas bago, mas mabilis na mga sensor ng CMOS camera, mga kagamitan sa paningin ng makina ng 3D at mga tagapagtustos ng software na pinasimple ang pag-set up ng 3D system habang nagdaragdag ng higit pang mga kakayahan sa kanilang mga produkto, tulad ng paggamit ng parehong mga 2D at 3D na imahe upang gawing pantay ang kanilang mga system mas matatag. Bilang isang resulta, ang mga application na hindi maaaring isaalang-alang ang gastos ng 3D ay gumagamit ng teknolohiya sa mga rate ng record.

2D kumpara sa 2.5D kumpara sa 3D
Ang anumang talakayan sa 3D imaging ay nagsisimula sa isang kahulugan ng mga term. Ang isang karaniwang imahe ng paningin ng makina ng 2D ay patag, na-calibrate upang payagan ang pagsukat ng haba at lapad, ngunit hindi ito nagbibigay ng anumang impormasyon sa taas. Ang susunod na hakbang, 2.5D, ay nagsasama ng Z axis o impormasyon sa taas bilang karagdagan sa X at Y axes; nagbibigay din ito ng impormasyon na nagbibigay-daan sa system ng paningin ng makina upang tantyahin ang pag-ikot ng mga bagay (pitch at yaw) sa paligid ng dalawa sa tatlong sukat. Nagbibigay ang True 3D ng impormasyong X, Y, at Z pati na rin ang paikot na impormasyon sa paligid ng lahat ng tatlong mga axes (rX, rY, at rZ). Para sa "banal na butil" ng 3D vision - pagpili ng bas - at maraming iba pang mga umuusbong na aplikasyon, ang 3D lamang ang makakagawa.

"Ang paningin ng 3D at pagpili ng robot bin ay mahigpit na nakatali," paliwanag ni Jim Anderson, Product Manager - Vision sa SICK, Inc. (Minneapolis, Minnesota). "Ang mga visioneraryo tulad ni Adil Shafi ay nagtrabaho nito sa loob ng 15 taon, ngunit ngayon, ang pagpili ng bin ay talagang nagsisimulang mamunga."

Ang mga kumpanya tulad ng SICK ay pinapasimple ang pag-deploy ng pinakamahirap na mga aplikasyon ng paningin ng makina sa pamamagitan ng paggamit ng computational horsepower at mas matalinong software. Halimbawa, ang SICK ay nag-aalok ng isang sistemang ginawa ng bin-picking na kilala bilang tumpak na lokasyon ng mga bahagi sa mga bins (PLB) na nag-asawa ng isang sistema ng paningin ng makina na batay sa triangulasyon ng laser na may dalubhasang software na isinasaalang-alang ang lahat ng labis na pagsasaalang-alang para sa isang matagumpay na aplikasyon ng pagpili ng bin. .

Mas mahusay na 3D Software
"Sa kasaysayan, ang lahat ng 3D software ay batay sa 2D algorithms na inilagay sa paggamit ng 3D," sabi ni Nicholas Tebeau, Group ng Produkto ng Solusyon ng Manager Vision sa LEONI Engineering Products & Services (Lake Orion, Michigan). "Ngayon, ang mga kumpanya ay nag-aalok ng tamang mga tool sa 3D na ginagawang mas madali ang buong aplikasyon. At ito ay hindi lamang isang katanungan ng 2D o 3D. Halimbawa, sa pagpili ng basurahan, kailangan mong magkaroon ng wastong mga griper. Dapat isaalang-alang ng software ang gripper at tiyaking hindi ito nakabangga sa mga dingding ng basurahan - at hindi lamang hanapin ang orientation ng mga bahagi, ngunit upang malaman kung saan mo ito makukuha at kung saan hindi mo mai-base ang bahagi ng geometry. Sa kabutihang palad, maaari naming gamitin ang mga FPGA at iba pang mga tool upang gawing mas mabilis ang buong proseso, ngunit marami pa ring dapat isaalang-alang mula sa pananaw ng isang integrator. "

4 (1)

Hindi lahat ng application ng gabay ng robot ay nangangailangan ng buong 3D. Ayon kay Ed Roney, National Account Manager at dalubhasa sa paningin ng makina sa FANUC America Corp. (Rochester Hills, Michigan), "maraming beses na kailangang malaman ng robot na ang distansya sa bagay mula sa pananaw ng robot. Sa mga kasong iyon, ang 2.5D ay maaaring gumana nang maayos. Ngunit kung ang bahagi ay hindi matatagpuan sa isang patag na ibabaw, o hindi alam ang sukat ng bahagi, isang 3D point cloud ang paraan upang pumunta. Ngunit kahit na ang bagay ay nasa isang patag na ibabaw, tulad ng mga kahon sa isang papag, ang kakulangan ng kaibahan ay maaaring isang dahilan upang pumunta sa 3D. Ang isang robot na gumagamit ng 2D o 2.5D ay maaaring hindi madaling sabihin kung saan nagtatapos ang isang kahon at nagsisimula ang isa pa dahil walang sapat na kaibahan sa pagitan ng dalawang kahon. "

Ang nakabalangkas na ilaw ay isang paraan upang ang mga kumpanya tulad ng SICK at Tordivel AS (Oslo, Norway) ay lumilikha ng kaibahan sa mga 3D na imahe. Ang Tordivel, na kilala sa library ng paningin ng makina ng Scorpion Vision, kamakailan ay naglabas ng Scorpion 3D Stinger Camera. Hindi tulad ng karamihan sa mga camera ng stereovision, na bumubuo ng isang halaga ng Z para sa bawat pixel batay sa bahagyang pagkakaiba sa mga imaheng nakuha ng dalawang magkakahiwalay na kamera na itinayo sa isang solong pabahay at pinaghiwalay ng isang kilalang distansya, pinagsasama ng Tordivel ang stereovision na may laser projection.

"Ang random pattern projector (RPP) ay ginagarantiyahan na ang bagay ay magkakaroon ng sapat na pagkakayari para sa matatag na mga kalkulasyon ng stereovision," sabi ni Thor Vollset, CEO ng Tordivel. "Gusto kong magtaltalan na ang laser triangulation ay hindi gaanong sopistikado kaysa sa stereovision dahil ang mga 3D point ay nabuo batay sa anggulo sa pagitan ng camera at ng laser, sa katunayan isang simpleng pagkalkula ng 2D. Alam ng isang naka-calibrate na camera ng 3D kung saan gumagalaw ang bawat pixel sa kalawakan. Ginagamit ito upang ilipat sa pagitan ng 2D at 3D na mga imahe gamit ang 3D object na magpose upang makuha ang pinaka tumpak na mga coordinate ng 3D mula sa mga tumpak na gilid sa mga imahe ng 2D. Sa isang scanner ng triangulation ng laser, ang mga gilid ay hindi mailalarawan nang tumpak sapagkat maraming mga pixel na normal ang kinakailangan upang ilarawan ang isang 3D point. Gusto kong magtaltalan na ang karamihan sa mga 3D point cloud ay talagang may mas kaunting impormasyon kaysa sa isang 2D na imahe. " [Tandaan: Sinasabi ng mga tagataguyod ng laser triangulation na ang kanilang mga system ay nag-aalok ng mas mahusay na resolusyon ng 3D kaysa sa stereoscopic, ngunit sa huli, bumababa ito upang mag-stand-off, mga bilis ng pag-scan ng laser, paglutas ng camera, at iba pang mga kadahilanan.]

"Sa aming Scorpion 3D Stinger Camera at kasamang software, bumubuo kami ng isang siksik na 3D point cloud at isang kasamang set ng imahe ng 2D na may mataas na resolusyon," dagdag ni Vollset. "Simula sa 3D na imahe, maaari kang magtaguyod ng isang pose ng object o ang eroplano ng object at pagkatapos ay lumipat sa imahe ng 2D kung saan ginagawa namin ang pinaka tumpak na mga sukat ng 3D. Dalawang taon na ang nakalilipas, hindi ko inisip na posible ito. Ngunit ngayon, maaari nating makuha ang may katumpakan ng millimeter bawat punto sa loob ng isang patlang ng Euro pallet ng pagtingin na 800 mm x 1200 mm x 1000 m sa isang segundo. Upang magawa iyon sa pag-scan ng laser maaaring tumagal ng 2 hanggang 5 segundo, depende sa oras ng pag-scan ng laser. Ang isa pang benepisyo sa stereovision ay maaari nating makuha ang 3D data mula sa paglipat ng mga bagay nang walang latency. " 

4 (2)
2D at 3D: Pinakamahusay sa Parehong Mga Daigdig
Habang ang mga sistemang stereoscopic ay maaaring makabuo ng parehong mga may mataas na resolusyon na 2D na mga imahe pati na rin ang mga imahe ng 3D para sa alinman sa pagpapahusay ng data o upang gawing mas madali ang sistema para magamit ng mga tao, hindi lahat ng aplikasyon ay may real estate para sa isang stereoscopic camera.

Salamat sa mga sensor ng high-speed CMOS, maaaring kolektahin ng isang solong camera ang parehong mga imahe ng 2D na may mataas na resolusyon at data ng 3D gamit ang laser triangulation. "Hindi ka lamang makakakuha ng isang mataas na resolusyon ng kulay grayscale o kulay sa bawat 1000th frame, halimbawa, ngunit maaari mong itakda ang iba't ibang mga rehiyon sa loob ng larangan ng view ng camera at mangolekta ng alinman sa data ng 3D o 2D o pareho," sabi ni SICK's Anderson.

Ang mga kakayahang tulad nito ay nagdadala ng mga bagong customer sa paningin ng 3D machine. "Mayroon kaming mga customer sa industriya ng meryenda-pagkain na gumagamit ng 3D upang masukat ang 100% ng kanilang produkto habang dumadaan ito sa ibaba ng camera sa isang conveyor," sabi ni Anderson. "Kung nangangako ka ng isang 5-in. tsokolate bar at gumawa ka lamang ng isang 4.9-pulgada bar, pandaraya iyon. Kaya't tinitiis mo ang mga ito sa pagitan ng 5 at 5.2 pulgada upang matiyak na ligtas ka. Ngunit kung maaari mong i-cut iyon pababa sa 5.05 in., Ang kumpanyang iyon ay makatipid ng milyun-milyong dolyar bawat taon. Iyon ang uri ng application na ang aming bagong Ranger E, na nagbibigay ng mga imahe ng kulay na may mataas na resolusyon pati na rin ang 3D laser triangulation, ay idinisenyo upang malutas. ” Kamakailan din ay ipinakilala ng SICK ang nakatigil na pag-scan ng 3D object gamit ang teknolohiya na katulad ng mga scanner na nagbabasa ng code na 2D batay sa imahe.

Tulad ng mga bagong solusyon na magagamit na ginagawang mas madali para sa mga bagong gumagamit ng paningin sa makina na gumamit ng 3D na teknolohiya, inaasahan ng mga tagaloob na patuloy na palawakin ang merkado. "Ang multidimensional imaging ay tiyak na lumalaki," sabi ni Roney ng FANUC. "Nakakakita kami ng mas maraming mga customer na humihiling para dito dahil ang 3D ay naging madaling gamitin bilang 2D machine vision."


Oras ng pag-post: Nob-01-2019