2D機(jī)器視覺和3D機(jī)器視覺的對比

　　要說現(xiàn)在制造業(yè)什么最火?答案一定非“人工智能”莫屬了。而人工智能的火熱也帶火了與之關(guān)系密切的機(jī)器視覺，如果說“人工智能”是一個人的大腦的話，那機(jī)器視覺就是這個人的眼睛。

　　以前我們所說的機(jī)器視覺，通常是指2D的視覺系統(tǒng)，即通過攝像頭拍到一個平面的照片，然后通過圖像分析或比對來識別物體，能看到物體一個平面上特征，可用于缺失/存在檢測、離散對象分析，圖案對齊、條形碼和光學(xué)字符識別，以及基于邊緣檢測的各種二維幾何分析。

　　由于2D視覺無法獲得物體的空間坐標(biāo)信息，所以不支持與形狀相關(guān)的測量，諸如物體平面度、表面角度、體積或者區(qū)分相同顏色的物體之類的特征或者在具有接觸側(cè)的物體位置之間進(jìn)行區(qū)分，而且2D視覺測量物體的對比度，這意味著特別依賴于光照和顏色/灰度變化，測量精度易受變量照明條件的影響。

　　因此，隨著現(xiàn)在對精確度和自動化的要求越來越高，3D機(jī)器視覺變得更受歡迎，在許多“痛點(diǎn)型應(yīng)用場景”中大顯身手，成為當(dāng)前“智”造業(yè)最炙手可熱的技術(shù)之一，業(yè)界認(rèn)為2D向3D的轉(zhuǎn)變將成為繼黑白到彩色、低分辨率到高分辨率。

　　靜態(tài)圖像到動態(tài)影像后的第四次革命-3D視覺將是人工智能“開眼看世界”的提供者!

　　相比2D，3D機(jī)器視覺具有以下優(yōu)點(diǎn)：

　�、� 在線檢測快速移動的目標(biāo)物，獲取形狀和對比度

　�、� 消除手動檢查帶來的錯誤

　�、� 實(shí)現(xiàn)部件和裝配的100%在線質(zhì)量控制

　�、� 最大限度地縮短檢測周期和召回

　　⑤ 最大限度地提高生產(chǎn)質(zhì)量和生產(chǎn)量

　�、� 對比度不變，是檢查低對比度物體的理想選擇

　�、� 對較小的照明變化或環(huán)境光不敏感

　　⑧ 建立大型物體檢測的多傳感器設(shè)置更簡單

　　正是因?yàn)橛羞@么多的優(yōu)勢，3D機(jī)器視覺在業(yè)界越來越火熱，可是，你對它了解多少呢?

　　其實(shí)，要想真正了解3D視覺，首先得了解3D視覺的測量原理。

　　目前市場上主流的有四種3D視覺技術(shù)，雙目視覺、TOF、結(jié)構(gòu)光和激光三角測量

　　雙目技術(shù)是目前較為廣泛的3D視覺系統(tǒng)，它的原理就像我們?nèi)说膬芍谎劬�，用兩個視點(diǎn)觀察同一景物，以獲取在不同視角下的感知圖像，然后通過三角測量原理計(jì)算圖像的視差來獲取景物的三維信息

　　由于雙目技術(shù)原理簡單，不需要使用特殊的發(fā)射器和接收器，只需要在自然光照下就能獲得三維信息，所以雙目技術(shù)具有：系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、實(shí)現(xiàn)靈活和成本低的優(yōu)點(diǎn)，適合于制造現(xiàn)場的在線、產(chǎn)品檢測和質(zhì)量控制，不過雙目技術(shù)的劣勢是算法復(fù)雜，計(jì)算量大，而且光照較暗或者過度曝光的情況下效果差。

　　第二個技術(shù)是TOF飛行時間法成像技術(shù)

　　TOF是Time Of Flight的簡寫，它的原理通過給目標(biāo)物連續(xù)發(fā)送光脈沖，然后用傳感器接收從物體返回的光，通過探測光脈沖的飛行時間來得到目標(biāo)物距離

　　TOF的核心部件是光源和感光接收模塊，由于TOF是根據(jù)公式直接輸出深度信息，不需要用類似雙目視覺的算法來計(jì)算，所以具有響應(yīng)快、軟件簡單、識別距離遠(yuǎn)的特點(diǎn)，而且由于不需要進(jìn)行灰度圖像的獲取與分析，因此不受外界光源物體表面性質(zhì)影響;不過TOF技術(shù)的缺點(diǎn)是：分辨率低、不能精密成像、而且成本高，由于雙目和TOF都有各自的缺點(diǎn)，所以就有了第三種方式—3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)，它通過一個光源投射出一束結(jié)構(gòu)光，這結(jié)構(gòu)光可不是普通的光，而是具備一定結(jié)構(gòu)(比如黑白相間)的光線，打到想要測量的物體上表面，因?yàn)槲矬w有不同的形狀，會對這樣的一些條紋或斑點(diǎn)發(fā)生不同的變形，有這樣的變形之后，通過算法可以計(jì)算出距離、形狀、尺寸等信息，從而獲得物體的三維圖像。

　　由于3D結(jié)構(gòu)光技術(shù)既不需要用很精準(zhǔn)的時間延時來測量，又解決雙目中匹配算法的復(fù)雜度和魯棒性問題，所以具有計(jì)算簡單、測量精度較高的優(yōu)勢，而且對于弱光環(huán)境、無明顯紋理和形狀變化的表面，同樣都可進(jìn)行精密測量，所以越來越多的3D視覺高端應(yīng)用采用結(jié)構(gòu)光技術(shù)，最后一種是和結(jié)構(gòu)光類似的激光三角測量法，它基于光學(xué)三角原理，根據(jù)光源、物體和檢測器三者之間的幾何成像關(guān)系來確定空間物體各點(diǎn)的三維坐標(biāo)

　　通常用激光作為光源，用CCD相機(jī)作為檢測器具有結(jié)構(gòu)光3D視覺的優(yōu)點(diǎn)：精準(zhǔn)、快速、成本低，不過，由于根據(jù)三角原理計(jì)算，被測物體越遠(yuǎn)，在CCD 上的位置差別就越小，所以三角測量法在近距離下的精度很高，但是隨著距離越來越遠(yuǎn)

　　其測量的精度會越來越差，對于這四種3D視覺原理各自的優(yōu)缺點(diǎn)，我們可以簡單總結(jié)為以下的表格

　　從上面的表格可以看出：四種主流的3D視覺測量原理都有各自的優(yōu)缺點(diǎn)，那么對于可靠性和精度要求極高的制造業(yè)來說有沒有將幾種測量原理結(jié)合一起的3D視覺呢?其實(shí)全球頂尖的3D視覺廠商也想到了這樣的方案