2D および 3D マシン ビジョンには独自の利点と限界があり、統合されたアプリケーションが産業分野における新しい生産方法となる

インテリジェント製造の波の中で、製造業の生産ラインは早急に変革とアップグレードを必要としており、これにより、国内のマシンビジョン市場に驚くべきマシンビジョン技術と製品需要がリリースされています。自動化された産業品質管理とオンライン検査の分野では、2D マシン ビジョンと 3D マシン ビジョンの両方が重要な役割を果たします。では、マシンビジョン自動化シーンでのアプリケーションに適したマシンビジョン検査システムを選択するにはどうすればよいでしょうか?

2D、3D マシン ビジョン: 利点と制限

2D ビジョンは基準検出のためのグレースケールとコントラストに基づいており、その主な機能は位置決め、検出、測定、識別です。2D ビジョン テクノロジは早くから開始され、比較的成熟しており、長年にわたってさまざまな産業シナリオに導入されており、生産ラインの自動化と製品の品質管理に非常に効果的です。

 

2D ビジョンでは、複雑な物体認識や寸法測定精度に対するますます高まる要件を満たすことができず、物体空間の座標情報を取得する必要がある多くのアプリケーション シナリオでは、平面度、角度、体積などに関する物体情報を取得することは不可能であり、特定の制限。また、3D ビジョンは、より高精度で自動化されたシーンに直面した目視検査において、その独特の利点を示します。

3D ビジョンは 2D ビジョンよりも高いコンピューティング要件を備えており、その画像検出結果は人間の目に近いものになっており、提供される深度測定情報により、物体はセンサーの測定ボリューム内の任意の位置で移動でき、正確に検出できます。デジタル 3D スキャン データを使用して、表面積、体積、形状サイズなどの物体のサイズを抽出できます。2D ビジョンと比較して、3D ビジョンには多くの利点があります。

現在、3D ビジョン システムは、2D ビジョン システムではアプリケーションに必要なパフォーマンスを提供できない、高速で移動する物体を検出し、形状とコントラストを取得し、手動検査によって引き起こされるエラーを排除し、部品を実現できないさまざまな工業化されたシナリオやシナリオで使用できます。およびアセンブリの 100 % インライン品質管理、検査サイクルとリコールの最小化、生産品質とスループットの最大化、わずかな照明の変化や周囲光の影響を受けません。

 

特定の物体の相対的なサイズを測定する場合、2D ビジョンが検査ニーズを満たす最もコスト効率の高いテクノロジーであれば、製品の測定に高価な 3D ビジョン検査システムを使用する必要はありません。しかし、無秩序な環境で物体の絶対サイズを測定する場合は、3D ビジョン テクノロジの利点を活用する必要があります。

2D、3D マシン ビジョン: 融合と応用

人工知能、5G、その他のテクノロジーの継続的な発展に伴い、産業アプリケーションの需要は増加し続けており、2次元から3次元マシンビジョンへの移行は可能であるだけでなく、必要な方向でもあります。2D ビジョンは 3D ビジョンよりも安価ですが、一部の認識テストでは、2D ビジョンには依然として技術的な利点があり、3D ビジョンではすべての問題を解決できない可能性があります。しかし、自動化された産業品質管理やオンライン検査の分野では、2D ビジョンと 3D ビジョンの両方が非常に重要な役割を果たしており、最適なコストパフォーマンスの原則に従って、2 つを組み合わせてより信頼性が高く効率的なマシンビジョンを形成することを選択できます。検査システム。

Deep Eye Technology は、長年にわたってマシン ビジョン業界に深く関与しており、マシン ビジョン テクノロジーをインテリジェント生産に応用し、マシン ビジョン製品の生産、開発、応用、販売に取り組んでいます。マシンビジョンの応用分野に向けたAIビジョンソリューションをワンストップで提供します。

例えば、Shenmo Technologyが提供するターンオーバーボックスの解体とスタッキングの場合、ターンオーバーボックスの重量が重いこと、SKUの種類が豊富であること、ターンオーバーボックスの表面パターンが複雑であることなどの課題を解決する必要もあります。 Mou Technologyは、「3Dカメラ+ディープラーニング+従来のマシンビジョン」を使用して、視覚的な距離測定、位置測定、その他の測定およびルート計画アルゴリズムを同時に実行し、多次元融合を実行し、自社開発した数千のアルゴリズムモデルを使用して、アプリケーションの構築を迅速に完了します。を搭載し、ロボットアームなどの外部アクチュエータと連携して回転ボックスの分解・回転を行うことで、誤認識率を0.1%以下に低減します。

 

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転載: blog.csdn.net/Sensemoment/article/details/131694829