近年來，機器視覺技術變得越來越複雜，工業領域的影象處理更多的專注於3d感測器，而且越來越多的技術已經完善並且投入到實際應用中，包括焊縫的檢測，以及在生產過程中對未分類部件進行倉揀或精確測量金屬板。可以說，機器視覺已經轉向了3d。
在過去的幾年裡，點雲評估和測量軟體也得到了快速地的發展：從單一的影象資料轉換成點雲資料，對點雲資料進行測量，計數和點雲匹配。
正如影象處理行業的大多數玩家所知道的，獲得3d影象有幾種不同的方式。
雷射三角測量法
最傳統的雷射三角測量法，這種方法可用於木材，橡膠和輪胎等垂直領域，以及汽車和軸的測量，金屬和鑄鐵工業或其他應用如道路表面的測量。
對於雷射三角測量，需要在結構化光源(如雷射線投影)上精確校準相機，以確保即使在高環境溫度下也能獲得高於1 khz的高取樣率。通常測試物件在3d感測器下方移動以捕獲3d點雲。這意味著攝像機將檢測投射到物體上的雷射線，並根據雷射線輪廓計算高度資訊。在相機下移動物體時，會建立多個配置檔案，用於完成三維影象。典型的設定包含乙個雷射器，它直接位於測試物件和相機之間，相機與雷射器成30°角安裝。但是雷射和相機的其他角度組合也是可以的。例如，為了獲得更準確的高度解析度，相機和雷射之間的角度可以加寬。但必須注意的是，角度越小，進入照相機的光就越多，評估結果就會更穩定。
條紋投影法
除了雷射三角測量方法之外，還有一種稱為「條紋投影」的方法。基本原理也是三角測量，但是測試物件的整個表面都是用一次拍攝捕捉的。雷射將光投射到條紋圖案中，因此物體不必在感測器下方移動。光線從30°角投射到物體上，相機正對下方物體。
3d立體相機
3d立體相機是另一種方法。它已經存在多年，越來越多地用於機械人或除錯應用。立體影象處理使用與人眼相同的原理即立體偏移。為了獲得3d影象，該方法採用兩台相機。但由於測試物件並不總是具有相同的特定特徵，因此經常使用隨機模式投影。
tof(time-of-flight)
幾年前，據說在所有的方法中，tof(time-of-flight)方法由於其解析度有限而不適用於工業用途。大多數tof相機的解析度低於vga，z解析度相對較低，重複精度以厘公尺為單位。但是市場上已經有一些畫素為百萬畫素的相機。 tof(time-of-flight)相機使用類似於雷達工程的技術。整合照明傳送乙個紅外脈衝，感測器測量反射光所需的時間。近來越來越多的用於3d物體檢測，但不能用於精確的測量。越來越多的應用領域是裝載和解除安裝機械人托盤。
傳統的方法當然是以這樣的方式對軟體進行程式設計，即檢查程式檢測不良部件，每個偏離程式設計的特點是乙個壞的部分，然後就是用軟體對好壞部分的影象進行訓練。
我們也可以用深度學習的方式來處理。深度學習只是人工神經網路(簡稱ann)的另乙個名稱，但卻是乙個更精緻，更簡單的化身。他們已經存在了40多年。
由於它在目標函式非常複雜且資料集很大的應用程式中的表現令人滿意，它已經成為機器學習的乙個發展趨勢。
在深度學習中，人工神經網路可以自動提取特徵。我們不需要拍攝影象和手動計算如顏色分布，影象直方圖，不同的顏色計數等，我們只需要在ann中提供原始影象。
機器視覺行業對3d成像以及人工神經網路和深度學習的新可能性寄予厚望，讓我們拭目以待。
3D相機如何獲取基於立體視覺的3D資料
本文概述了使用立體相機獲取深度感知的主要處理步驟。立體視覺的深度感知基於三角測量原理。我們講兩台搭載投影光學系統的相機併排放置，使兩台相機的視野在所需物距發生重疊。我們通過這兩台相機的拍攝，可以得到兩個不同角度下的場景圖。如圖1所示。物體在圓錐筒前面，圓錐筒散落排列。在3d空間內，兩幅影象中的每乙個...
機器視覺檢測由2D向3D邁進
現在，機器視覺檢測整合商發現越來越難以通過普通的2d機器視覺檢測系統來增值。2d機器視覺檢測距今已發展了30餘年，技術較為成熟，在自動化領域和產品質量控制過程中被廣泛的使用，而現在由於對精確度的要求越來越高,3d機器視覺檢測變得更為受歡迎，3d測量能夠產生2d系統不能產生的形狀資訊，因此其使用範圍更...
3D數學基礎 3D中的方位與角位移 3
先來看下下面的總結表 不同的方位表示方法適用於不同的情況，下面是一些選擇的建議 設矩陣儲存在下面這些變數中 float m11,m12,m13 float m21,m22,m23 float m31,m32,m33 以弧度形式計算尤拉角並儲存在以下變數中 360 2 弧度 float h,p,b 從...