近年來(lái),機(jī)器視覺(jué)技術(shù)變得越來(lái)越復(fù)雜,工業(yè)領(lǐng)域的圖像處理更多的專(zhuān)注于3D傳感器,而且越來(lái)越多的技術(shù)已經(jīng)完善并且投入到實(shí)際應(yīng)用中,包括焊縫的檢測(cè),以及在生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)未分類(lèi)部件進(jìn)行倉(cāng)揀或測(cè)量金屬板。可以說(shuō),機(jī)器視覺(jué)已經(jīng)轉(zhuǎn)向了3D。
在過(guò)去的幾年里,點(diǎn)云評(píng)估和測(cè)量軟件也得到了快速地的發(fā)展:從單一的圖像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成點(diǎn)云數(shù)據(jù),對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量,計(jì)數(shù)和點(diǎn)云匹配。正如圖像處理行業(yè)的大多數(shù)玩家所知道的,獲得3D圖像有幾種不同的方式。
光譜共聚焦測(cè)量
光譜共焦傳感器由于檢測(cè)原理是基于白光色散,通過(guò)使用特殊透鏡系統(tǒng),白光從小孔穿過(guò)會(huì)延長(zhǎng)不同單色光的焦點(diǎn)光暈范圍,再計(jì)算被測(cè)物表面焦點(diǎn)的反射光的波長(zhǎng),由此可獲得被測(cè)物體到透鏡的精確距離數(shù)據(jù),這意味著測(cè)量的過(guò)程不會(huì)受到反射光強(qiáng)度的影響,任意材質(zhì)的物體幾乎都可以實(shí)現(xiàn)高精度檢測(cè)。
光譜共焦法是一種新的檢測(cè)技術(shù),掃描被測(cè)物一次即可獲取表面全貌/部分的3D成像信息,具有檢測(cè)精度高、速度快和穩(wěn)定性好等特點(diǎn)。光譜共焦傳感器是對(duì)傳統(tǒng)激光檢測(cè)方式的一種補(bǔ)充,甚至是替代,因?yàn)樗行Ы鉀Q了行業(yè)內(nèi)對(duì)透明物體、高反射鏡面和強(qiáng)吸光材料的高精度外觀檢測(cè)難題,非常適和于在3C電子、半導(dǎo)體、鋰新能源和精密五金等行業(yè)作為在線檢測(cè)的工具。
激光三角測(cè)量
傳統(tǒng)的激光三角測(cè)量法,這種方法可用于木材,橡膠和輪胎等垂直領(lǐng)域,以及汽車(chē)和軸的測(cè)量,金屬和鑄鐵工業(yè)或其他應(yīng)用如道路表面的測(cè)量。
對(duì)于激光三角測(cè)量,需要在結(jié)構(gòu)化光源(如激光線投影)上校準(zhǔn)相機(jī),以確保即使在高環(huán)境溫度下也能獲得高于1 kHz的高采樣率。通常測(cè)試對(duì)象在3D傳感器下方移動(dòng)以捕獲3D點(diǎn)云。這意味著攝像機(jī)將檢測(cè)投射到物體上的激光線,并根據(jù)激光線輪廓計(jì)算高度信息。在相機(jī)下移動(dòng)物體時(shí),會(huì)創(chuàng)建多個(gè)配置文件,用于完成三維圖像。典型的設(shè)置包含一個(gè)激光器,它直接位于測(cè)試對(duì)象和相機(jī)之間,相機(jī)與激光器成30°角安裝。但是激光和相機(jī)的其他角度組合也是可以的。例如,為了獲得更準(zhǔn)確的高度分辨率,相機(jī)和激光之間的角度可以加寬。但必須注意的是,角度越小,進(jìn)入照相機(jī)的光就越多,評(píng)估結(jié)果就會(huì)更穩(wěn)定。現(xiàn)在有越來(lái)越多的軟件可以處理3D圖像數(shù)據(jù)。該軟件可以將捕獲的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為點(diǎn)云,可以直接進(jìn)行比較,使分析變得更加容易。
條紋投影
除了激光三角測(cè)量方法之外,還有一種稱(chēng)為“條紋投影”的方法。基本原理也是三角測(cè)量,但是測(cè)試對(duì)象的整個(gè)表面都是用一次拍攝捕捉的。激光將光投射到條紋圖案中,因此物體不必在傳感器下方移動(dòng)。光線從30°角投射到物體上,相機(jī)正對(duì)下方物體。
測(cè)量范圍可以從不到一毫米縮放到一米以上,但分辨率也可以相應(yīng)地變化。由于其測(cè)量速度快,分辨率高,條紋投影可以用于小型和大型測(cè)試物體,在工業(yè)檢查中,應(yīng)用于包括形狀偏差檢查,完整性檢測(cè),組件部件位置或體積測(cè)量等。但需要注意的是,條紋投影對(duì)周?chē)墓夂苊舾小?/span>
3D立體相機(jī)
3D立體相機(jī)是另一種方法。它已經(jīng)存在多年,越來(lái)越多地用于機(jī)器人或調(diào)試應(yīng)用。立體圖像處理使用與人眼相同的原理即立體偏移。為了獲得3D圖像,該方法采用兩臺(tái)相機(jī)。但由于測(cè)試對(duì)象并不總是具有相同的特定特征,因此經(jīng)常使用隨機(jī)模式投影。
ToF(time-of-flight)
幾年前,據(jù)說(shuō)在所有的方法中,ToF(time-of-flight)方法由于其分辨率有限而不適用于工業(yè)用途。大多數(shù)ToF相機(jī)的分辨率低于VGA,z分辨率相對(duì)較低,重復(fù)精度以厘米為單位。但是市場(chǎng)上已經(jīng)有一些像素為百萬(wàn)像素的相機(jī)。 ToF(time-of-flight)相機(jī)使用類(lèi)似于雷達(dá)工程的技術(shù)。集成照明發(fā)送一個(gè)紅外脈沖,傳感器測(cè)量反射光所需的時(shí)間。近來(lái)越來(lái)越多的用于3D物體檢測(cè),但不能用于的測(cè)量。越來(lái)越多的應(yīng)用領(lǐng)域是裝載和卸載機(jī)器人托盤(pán)。
處理機(jī)器視覺(jué)的軟件,在3D視覺(jué)中扮演著重要角色,它就像3D的“大腦”一樣,但它是否像人腦一樣學(xué)習(xí)?如何訓(xùn)練它?傳統(tǒng)的方法當(dāng)然是以這樣的方式對(duì)軟件進(jìn)行編程,即檢查程序檢測(cè)部件,每個(gè)偏離編程的特點(diǎn)是一個(gè)壞的部分,然后就是用軟件對(duì)好壞部分的圖像進(jìn)行訓(xùn)練。我們也可以用深度學(xué)習(xí)的方式來(lái)處理。深度學(xué)習(xí)只是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(簡(jiǎn)稱(chēng)ANN)的另一個(gè)名稱(chēng),但卻是一個(gè)更精致,更簡(jiǎn)單的化身。他們已經(jīng)存在了40多年。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常表示為互相交換信息的相互連接的“神經(jīng)元”系統(tǒng)。這些連接具有可根據(jù)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整的數(shù)字權(quán)重,使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適應(yīng)輸入并能夠?qū)W習(xí)。由于它在目標(biāo)函數(shù)非常復(fù)雜且數(shù)據(jù)集很大的應(yīng)用程序中的表現(xiàn)令人滿意,它已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)發(fā)展趨勢(shì)。在深度學(xué)習(xí)中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以自動(dòng)提取特征。我們不需要拍攝圖像和手動(dòng)計(jì)算如顏色分布,圖像直方圖,不同的顏色計(jì)數(shù)等,我們只需要在ANN中提供原始圖像。機(jī)器視覺(jué)行業(yè)對(duì)3D成像以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)的新可能性寄予厚望,讓我們拭目以待。