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机器视觉系统的三维成像方式都有哪些?康耐德来告诉你!
3D视觉成像可分为光学和非光学成像方式。现在应用最多的还是光学方式,其包括:飞行时间法、激光扫描法、激光投影成像、立体视觉成像等。
飞行时间3D成像
飞行时间(TOF)相机每个像素利用光飞行的时间差来获得物体的深度。现在已经有飞行时间面阵相机商业化产品,如MesaImagingAGSR-4000,PMDTechnologiesCamCube3.0,微软KinectV2等。
TOF成像可用于大视野、远距离、低精确度、低成本的3D图像采集,其特点是:检测速度快、视野范围较大、工作距离远、价格实惠,但精确度低,易受环境光的影响。例如Camcueb3.0具有可靠的深度精确度(<3mm@4m),每个像素对应一个3D数据。
扫描3D成像
扫描3D成像方法可分为扫描测距、主动三角法、色散共焦法。扫描测距是借助一道准直光束通过1D测距扫描整个物件表面实现3D精确测量的。主动三角法是基于三角测量原理,借助准直光束、一道或多道平面光束扫描物件表面实现3D成像。色散共焦通过分析反射光束的光谱,获得对应光谱光的聚集位置。
扫描3D成像的最大优势是测量精度高。其中色散共焦法还有其它方法难以比拟的优势,如特别适合精确测量透明物件、高反与光滑表面的物件。但缺点是速度慢、效率低;用于机械手臂末端时,可实现高精度3D精确测量,但不适合机械手臂实时3D引导与定位,所以运用场景比较有限。此外主动三角扫描在精确测量复杂结构表面时容易造成遮挡,需要通过有效规划末端路径与姿态来解决。
立体视觉3D成像
立体视觉字面意思是用一只眼睛或两只眼睛感知三维结构,一般情况下是指从不同的视点获取两幅或多幅图像重构目标物体3D结构或深度信息,
立体视觉可分为被动和主动两种形式。被动视觉成像只依赖相机接收到的由目标场景产生的光辐射信息,该辐射信息通过2D图像像素灰度值进行度量。被动视觉常用于特定条件下的3D成像场合,如室内、目标场景光辐射动态范围不大和无遮挡;场景表面非光滑,且纹理清晰,容易通过立体匹配寻找匹配点;或者像大多数工业零部件,几何规则明显,控制点比较容易确定等。
主动立体视觉是利用光调制(如编码结构光、激光调制等)照射目标场景,对目标场景表面的点进行编码标记,然后对获取的场景图像进行解码,以便可靠地求得图像之间的匹配点,再通过三角法求解场景的3D结构。主动立体视觉的优点是抗干扰性能强、对环境要求不高(如通过带通滤波消除环境光干扰),3D测量精度、重复性和可靠性高;缺点是对于结构复杂的场景容易产生遮挡问题。
基于结构光测量技术和3D物体识别技术开发的机器人3D视觉引导系统,可对较大测量深度范围内散乱堆放的零件进行全自由的定位和拾取。相比传统的2D视觉定位方式只能对固定深度零件进行识别且只能获取零件的部分自由度的位置信息,具有更高的应用柔性和更大的检测范围。可为机床上下料、零件分拣、码垛堆叠等工业问题提供有效的自动化解决方案。
结构光投影3D成像
结构光投影三维成像目前是机器人3D视觉感知的主要方法。结构光成像系统是由数个投影仪和相机组成,常用的结构形式有:单投影仪-单相机、单投影仪-双相机、单投影仪-多相机、单相机-双投影仪和单相机-多投影仪等。结构光投影三维成像的基本工作原理是:投影仪向目标物体投射特定的结构光照明图案,由相机摄取被目标调制后的图像,再经过图像处理和视觉建模求出目标物体的三维信息。
依据结构光投影次数划分,结构光投影三维成像可以分成单次投影3D和多次投影3D方法。单次投影3D主要采用空间复用编码和频率复用编码形式实现。由于单次投影曝光和成像时间短,抗振动性能好,适合运动物体的3D成像,如机器人实时运动引导,手眼机器人对生产线上连续运动产品进行抓取等操作。但是深度垂直方向上的空间分辨率受到目标视场、镜头倍率和相机像素等因素的影响,大视场情况下不容易提升。
多次投影3D具有较高空间分辨率,能有效地解决表面斜率阶跃变化和空洞等问题。不足之处在于:
1)对于连续相移投影方法,3D重构的精度容易受到投影仪、相机的非线性和环境变化的影响;
2)抗振动性能差,不合适测量连续运动的物体;
3)在视觉导引系统中,机械臂不易在连续运动时进行3D成像和引导;
4)实时性差,不过随着投影仪投射频率和CCD/CMOS图像传感器采集速度的提高,多次投影方法实时3D成像的性能也在逐步改进。
对于粗糙表面,结构光可以直接投射到物体表面进行视觉成像;但对于大反射率光滑表面和镜面物体3D成像,结构光投影不能直接投射到被成像表面,需要借助镜面偏折法。
偏折法对于复杂面型的测量,通常需要借助多次投影方法,因此具有多次投影方法相同的缺点。另外偏折法对曲率变化大的表面测量有一定的难度,因为条纹偏折后反射角的变化率是被测表面曲率变化率的2倍,因此对被测物体表面的曲率变化比较敏感,很容易产生遮挡难题。
性能比较
1、类似于飞行时间相机、光场相机这类的相机,可以归类为单相机3D成像范围,它们体积小,实时性好,适合随动成像眼在手系统执行3D测量、定位和实时引导。但是,飞行时间相机、光场相机短期内还难以用来构建普通的随动成像眼在手系统,主要原因如下:
1)飞行时间相机空间分辨率和3D精度低,不适合高精度测量、定位与引导。
2)对于光场相机,目前商业化的工业级产品只有为数不多的几家,如德国Raytrix,虽然性能较好,空间分率和精度适中,但价格贵,使用成本太高。
2、结构光投影3D系统,精度和成本适中,有相当好的应用市场前景。它由若干个相机-投影仪组成的,如果把投影仪当作一个逆向的相机,可以认为该系统是一个双目或多目3D三角测量系统。
3、被动立体视觉3D成像,目前在工业领域也得到较好应用,但应用场合有限。因为单目立体视觉实现有难度,双目和多目立体视觉要求目标物体纹理或几何特征清晰。
4、结构光投影3D、双目立体视觉3D都存在下列缺点:体积较大,容易产生遮挡。针对这个问题虽然可以增加投影仪或相机覆盖被遮挡的区域,但会增加成像系统的体积,减少在几时视觉系统中应用的灵活性。
机器视觉技术为工业发展带来了革命性的变化,它通过模拟人眼的功能,使得机器能够自动接收和处理图像,以获得所需信息或用于控制机器人运动。以下是机器视觉为工业发展带来的几个主要影响:
在高精密加工过程中,机器视觉技术主要扮演了检测与控制的双重角色。一方面,通过高精度的图像捕捉和处理,机器视觉技术能够实现对加工工件的微米甚至纳米级检测。一方面,通过高精度的图像捕捉和处理,机器视觉技术能够实现对加工工件的微米甚至纳米级检测。
在现代自动化流水线生产中,机器视觉系统正发挥着越来越重要的作用,特别是在零件正反面识别与定位方面。这一技术的应用,不仅极大地提高了生产效率,还确保了产品质量的稳定性。
基于机器视觉的表面缺陷检测系统虽然已经在多个领域取得了显著成果,但仍面临一系列问题和难点,尤其是在线检测环境中。
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