过去,机器视觉通常是指2D视觉系统,即通过相机拍摄平面照片,然后通过图像分析或比较识别物体,可以看到平面上的物体特征,可以用于丢失/现在检测,离散对象分析模式对齐,条形码检查和光学字符验证,以及基于边缘检测的各种2D几何分析。
由于2D视觉不能获得对象的空间坐标信息,因此不支持形状相关的测量,诸如对象平坦度,表面角度,体积或区分相同颜色的对象,或者具有接触侧的对象位置之间的特征。2D视觉测量对象的对比度,这意味着测量精度,它特别依赖于照明和颜色/灰度变化而易受可变照明条件的影响。
因此,随着对精度和自动化的需求不断增加,3D机器视觉变得越来越流行。业界认为,从2D到3D的过渡将成为继黑白到彩色,低分辨率到高分辨率以及静态图像到电影之后的第四次革命。
与2D机器视觉相比,3D机器视觉具有以下优势:在线检测快速移动目标以获得形状和对比度
消除手动检查造成的错误
零件和组件的100%在线质量控制
最大限度地减少检查周期和召回
最大化生产质量和生产
对比度是恒定的,非常适合检查低对比度物体
对小的光线变化或环境光线不敏感
为大对象检测设置多传感器设置更简单
要选择最佳的视觉检测解决方案,首先我们需要判断检测对象的特征,结合2D和3D的优势,选择最具竞争力的解决方案。
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