Qual è il principio dell'ispezione mediante visione artificiale con telecamera 3D?

Con il continuo sviluppo dell'automazione industriale, i tradizionali sistemi di ispezione visiva bi-dimensionale non sono più in grado di soddisfare la domanda del moderno settore manifatturiero di alta-precisione, alta-efficienza ed elevata flessibilità. 3La tecnologia di ispezione con visione artificiale con telecamera è emersa come uno strumento chiave nella produzione intelligente e nel controllo qualità. Allora, cos'è l'ispezione con visione artificiale tramite telecamera 3D? Qual è il suo principio di funzionamento? Questo articolo ti fornirà un’analisi dettagliata.
1, Concetti di base dell'ispezione della visione artificiale con telecamera 3D
L'ispezione con visione artificiale con telecamera 3D si riferisce a un metodo di rilevamento automatizzato che utilizza dispositivi di imaging 3D (come telecamere 3D) per ottenere informazioni spaziali tridimensionali degli oggetti e combina algoritmi di elaborazione delle immagini per rilevare e analizzare dimensioni, forma, posizione, difetti, ecc. degli oggetti.
Rispetto ai tradizionali sistemi di visione 2D, la visione 3D può ottenere non solo immagini planari di oggetti, ma anche informazioni sulla loro profondità, ottenendo così un riconoscimento accurato di strutture complesse, superfici, differenze di altezza e altre caratteristiche.
2, Il principio di funzionamento della fotocamera 3D
Una telecamera 3D è il dispositivo principale per implementare l'ispezione visiva 3D e il suo principio di funzionamento si basa principalmente sulle seguenti tecnologie tradizionali:
1. Luce strutturata
La tecnologia della luce strutturata proietta specifici schemi di luce (come strisce o punti) sulla superficie di un oggetto e quando la luce incontra ondulazioni superficiali, subisce una deformazione. Dopo aver catturato questi modelli deformati con una fotocamera, le informazioni sulla profondità di ciascun pixel vengono calcolate tramite algoritmi di elaborazione delle immagini per costruire un modello tridimensionale dell'oggetto.
Vantaggi: alta precisione, adatta per scenari statici o a bassa velocità
Svantaggi: sensibile alla luce ambientale, non adatto al rilevamento ad alta-velocità o di superfici riflettenti
Applicazione: rilevamento delle dimensioni del frame del telefono cellulare, misurazione della planarità dei componenti elettronici, ecc
2. Tempo di volo (ToF)
La tecnologia ToF calcola la distanza tra un oggetto e una fotocamera emettendo impulsi di luce infrarossa e misurando il tempo necessario affinché la luce venga riflessa verso la fotocamera. Scansionando rapidamente l'intero campo visivo, il sistema può generare una mappa di profondità completa.
Vantaggi: risposta rapida, adatto per il rilevamento dinamico
Svantaggi: bassa risoluzione, precisione limitata dalla distanza
Applicazioni: evitamento degli ostacoli AGV, misurazione del volume dei pacchi, guida autonoma, ecc
3. Visione stereoscopica
Simula il principio della percezione visiva umana, utilizza due fotocamere per catturare lo stesso oggetto da diverse angolazioni, calcola la disparità attraverso algoritmi di corrispondenza delle immagini e calcola quindi le coordinate tri-dimensionali dell'oggetto.
Vantaggi: struttura semplice, basso costo
Svantaggi: requisiti di texture elevati, difficile da abbinare alle aree di texture deboli
Applicazioni: presa di robot, navigazione all'aperto, riconoscimento di oggetti
3, Il flusso di lavoro dell'ispezione visiva 3D
Un sistema completo di ispezione visiva 3D comprende tipicamente i seguenti passaggi:
1. Acquisizione dell'immagine
Ottieni dati immagine contenenti informazioni sulla profondità tramite una fotocamera 3D, come mappe di nuvole di punti, mappe di profondità o mappe in scala di grigi.
2. Preelaborazione dell'immagine
Esegui la rimozione del rumore, il filtraggio, la trasformazione delle coordinate e altre elaborazioni sui dati grezzi per migliorare la stabilità e la precisione degli algoritmi successivi.
3. Estrazione e abbinamento delle caratteristiche
Estrai le caratteristiche principali dell'immagine, come bordi, contorni e piani, e confrontali con modelli o modelli standard per identificare difetti o deviazioni.
4. 3Ricostruzione e misurazione di D
Utilizzo dei dati della nuvola di punti per ricostruire un modello tridimensionale-di un oggetto per la misurazione delle dimensioni, il calcolo del volume, l'analisi della forma e altri scopi.
5. Individuazione e giudizio dei difetti
Combinazione di algoritmi di machine learning o deep learning per classificare e determinare le anomalie rilevate e produrre risultati di rilevamento.
4, I vantaggi dell'ispezione visiva 3D
Rispetto all'ispezione manuale tradizionale o ai sistemi di visione 2D, l'ispezione visiva 3D presenta i seguenti vantaggi significativi:
Alta precisione: può raggiungere una precisione di misurazione a livello micrometrico o addirittura submillimetrico, soddisfacendo i requisiti della produzione di precisione.
Elevata adattabilità: in grado di gestire forme complesse, riflessi, trasparenza, basso contrasto e altre scene 2D difficili da gestire.
Elevata efficienza: la velocità di rilevamento automatizzato è elevata, adatta a linee di produzione su larga-scala.
Senza contatto: evita danni al pezzo ed è adatto per prodotti fragili o-di alto valore.
5, scenari applicativi tipici
L'ispezione visiva 3D è stata ampiamente applicata in diversi settori e di seguito sono riportati alcuni scenari tipici:
Produzione elettronica: rilevamento di giunti di saldatura PCB, precisione di montaggio del chip, dimensioni del guscio del telefono, ecc.
Componenti automobilistici: misura errori dimensionali e difetti superficiali di blocchi cilindri, ingranaggi e pastiglie dei freni.
Logistica e magazzinaggio: misura automaticamente il volume del pacco, identifica la postura del carico e guida l'AGV per evitare gli ostacoli.
Alimenti e medicinali: test sull'integrità della confezione, sulla sigillatura dei tappi delle bottiglie e sui difetti estetici delle compresse.
6, Tendenze di sviluppo futuro
Con il continuo progresso dell’intelligenza artificiale, dell’edge computing e della tecnologia dei sensori, l’ispezione visiva 3D si sta sviluppando verso una maggiore precisione, maggiore velocità e intelligenza più forte:
AI+3D Vision: l'applicazione di algoritmi di deep learning nell'elaborazione delle nuvole di punti e nel riconoscimento dei difetti sta diventando sempre più diffusa.
Edge computing: implementa algoritmi di elaborazione delle immagini sui dispositivi locali per ottenere una risposta in millisecondi.
Fusione multisensore: combinazione di più sensori come RGB, infrarossi e laser per migliorare la robustezza del rilevamento.
Modularizzazione e standardizzazione: promuovere la rapida implementazione e la divulgazione industriale dei sistemi di visione 3D.
7, Conclusione
La tecnologia di ispezione con visione artificiale con telecamera 3D sta gradualmente diventando l'"occhio intelligente" dell'automazione industriale. Non solo migliora la precisione e l’efficienza del rilevamento, ma fornisce anche una solida base di dati per la produzione intelligente. In futuro, con la continua maturità della tecnologia, la visione 3D dimostrerà il suo potente potenziale applicativo in più campi.