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3D资料撷取: 被动及主动方法

返回列表 来源:admin 浏览: 发布日期:2019-01-05 10:49

  无论是IIoT时代的工业智能机器人使用三维数据来定位自己的工作空间,或反向自动贩卖机可对空瓶子进行计数,又或表面检测系统用来提醒工作人员最细微的材料瑕疵 ─ 现代三维感光组件从环境及对象中获取信息,而此技术可运用于未来各种不同的产业上。
  目前,市场上发展出多样的技术,可从场景中收集三维信息。然而,必须在它们之间进行区分的一个关键点,即为主动及被动技术: 主动式技术如激光雷达(光检测和测距)或TOF测距感测组件,使用主动式光源来提供距离信息;被动式技术则仅倚赖由相机撷取的图像数据 ─ 近似于人类视觉系统的深度感知功能。



  过少计算机计算,价位高,以及不准确的结果让早期三维立体系统的发展在许多应用上夭折。然而,感谢计算器性能和高分辨率感光组件的改进,该技术正慢慢的回流使用于越来越多的应用上。
  所有这些技术各有其优点和缺点:因此ToF测距感测组件虽然作为一项规则,可使用较少的计算能力并且在场景结构方面几乎没有限制,目前的ToF系统(800×600像素)最大空间分辨率相对较低,并且会受到太阳的红外辐射影响,其室外使用非常有限。
  然而,市场上较新的感光组件,现已可让被动式多视角三维模型系统 (multi-view stereo vision system) 提供极高的空间分辨率;不过,此系统需要密集处理器,且在面对低对比度或重复性纹理时表现也较不佳。
  而今天的计算机计算资源及可选的模式投影使立体系统能够以高空间及深度分辨率 (spatial and depth) 进行实时运作。
  也正是这个原因,被动式多视角三维模型系统则是现在用于汲取三维信息最受欢迎且最具弹性的系统。多视角立体系统包含了两个或多个以上的相机组合而成,可同时记录场景中的信息。
  当相机校准且可聚焦于现实世界中某个场景,此像素可于相机中定位,三维特征则可透过三角测量从像素中重建。
  要达到最高可能之精准度则取决于相机之间的距离(基线),相机间的聚合角度,感光组件的像素大小和焦距。必要角度的校正及对应,使得所有图像处理的算法符合要求。
  实时应用三维立体视觉系统
  通过相机校准,可以确定各个相机的位置和方向(外部参数)以及受到选定镜头显著影响的焦距,主点和失真参数(内部参数)。相机校准通常是使用棋盘格或圆点等二维校准图案,可简易清楚地检测控制点。