Im Zuge der intelligenten Fertigung muss die Produktionslinie der Fertigungsindustrie dringend umgestaltet und modernisiert werden, was zu einer erstaunlichen Bildverarbeitungstechnologie und Produktnachfrage für den heimischen Bildverarbeitungsmarkt geführt hat. Im Bereich der automatisierten industriellen Qualitätskontrolle und Online-Inspektion spielen sowohl 2D-Machine Vision als auch 3D-Machine Vision eine wichtige Rolle. Wie wählt man also ein geeignetes Bildverarbeitungssystem für den Einsatz in der Bildverarbeitungsautomatisierungsszene aus?
2D- und 3D-Bildverarbeitung: Vorteile und Einschränkungen
Das 2D-Sehen basiert auf Graustufen und Kontrast zur Referenzerkennung und seine Hauptfunktionen sind Positionierung, Erkennung, Messung und Identifizierung. Die 2D-Vision-Technologie kam schon früh auf den Markt und ist relativ ausgereift. Sie wird seit vielen Jahren in verschiedenen Industrieszenarien eingesetzt und ist sehr effektiv für die Automatisierung von Produktionslinien und die Produktqualitätskontrolle.
2D-Vision kann die steigenden Anforderungen an komplexe Objekterkennung und Dimensionsmessgenauigkeit nicht erfüllen, und in vielen Anwendungsszenarien, in denen Objektraumkoordinateninformationen erhalten werden müssen, ist es unmöglich, Objektinformationen über Ebenheit, Winkel, Volumen usw. zu erhalten, und das ist der Fall gewisse Einschränkungen. Und 3D-Vision zeigt seine einzigartigen Vorteile bei der visuellen Inspektion angesichts höherer Präzision und automatisierter Szenen.
3D-Vision erfordert höhere Rechenanforderungen als 2D-Vision und die Ergebnisse der Bilderkennung kommen dem menschlichen Auge näher. Durch die bereitgestellten Tiefenmessinformationen können sich Objekte an jeder Position innerhalb des Messvolumens des Sensors bewegen und genau erkannt werden. Dadurch wird die Die Größe eines Objekts, einschließlich Oberfläche, Volumen und Formgröße, kann mit Hilfe digitaler 3D-Scandaten extrahiert werden. Im Vergleich zur 2D-Vision bietet die 3D-Vision viele Vorteile.
Derzeit können 3D-Vision-Systeme in einer Vielzahl von industrialisierten Szenarien und Szenarien eingesetzt werden, in denen 2D-Vision-Systeme nicht die für die Anwendung erforderliche Leistung erbringen können; sie können sich schnell bewegende Objekte erkennen, Form und Kontrast erhalten; durch manuelle Inspektion verursachte Fehler beseitigen; Teile realisieren und Baugruppen 100 % Inline-Qualitätskontrolle; Inspektionszyklus und Rückrufe minimieren; Produktionsqualität und Durchsatz maximieren; Unempfindlich gegenüber geringfügigen Beleuchtungsänderungen oder Umgebungslicht.
Wenn bei der Messung der relativen Größe bestimmter Objekte die 2D-Vision die kostengünstigste Technologie ist, die die Inspektionsanforderungen erfüllen kann, besteht keine Notwendigkeit, teure 3D-Vision-Inspektionssysteme zur Messung von Produkten zu verwenden. Wenn Sie jedoch die absolute Größe eines Objekts in einer ungeordneten Umgebung messen, müssen Sie die Vorteile der 3D-Vision-Technologie nutzen.
2D- und 3D-Bildverarbeitung: Fusion und Anwendung
Mit der kontinuierlichen Weiterentwicklung von künstlicher Intelligenz, 5G und anderen Technologien steigt die Nachfrage nach Industrieanwendungen weiter und der Übergang von der zweidimensionalen zur dreidimensionalen Bildverarbeitung ist nicht nur möglich, sondern auch eine notwendige Richtung. 2D-Vision ist billiger als 3D-Vision. In einigen Erkennungstests hat 2D-Vision immer noch starke technische Vorteile, und 3D-Vision kann möglicherweise nicht alle Probleme lösen. Im Bereich der automatisierten industriellen Qualitätskontrolle und Online-Inspektion spielen jedoch sowohl 2D- als auch 3D-Bildverarbeitung eine äußerst wichtige Rolle. Nach dem Prinzip der optimalen Kostenleistung können wir uns dafür entscheiden, beide zu kombinieren, um eine zuverlässigere und effizientere Bildverarbeitung zu schaffen Inspektionssystem.
Deep Eye Technology ist seit vielen Jahren stark in der Bildverarbeitungsbranche tätig. Das Unternehmen hat die Bildverarbeitungstechnologie auf die intelligente Produktion angewendet und sich der Produktion, Entwicklung, Anwendung und dem Vertrieb von Bildverarbeitungsprodukten verschrieben. Das Unternehmen hat viele erfolgreiche Fälle in der Branche Anwendungsbereich der maschinellen Bildverarbeitung und bieten Kunden KI-Bildverarbeitungslösungen aus einer Hand.
Im Fall der von Shenmo Technology bereitgestellten Demontage und Stapelung von Wendeboxen ist beispielsweise das Gewicht der Wendebox hoch, es gibt verschiedene Arten von SKUs und das Oberflächenmuster der Wendebox ist komplex. Es ist auch eine Vervollständigung erforderlich Visuelle Entfernungsmessung, Positionierung, andere Mess- und Routenplanungsalgorithmen gleichzeitig. Mou Technology verwendet „3D-Kamera + Deep Learning + traditionelles maschinelles Sehen“, um eine mehrdimensionale Fusion durchzuführen, selbst entwickelte Tausende von Algorithmusmodellen und vervollständigt die Anwendungskonstruktion schnell und arbeitet mit externen Aktoren wie Roboterarmen zusammen, um die Wendeboxen zu zerlegen und zu drehen. Die Erkennungsfehlerquote wird auf unter 0,1 % reduziert.
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