?3d視覺檢測是基于光學原理，通過相機、激光、結構光等設備獲取物體三維空間信息（如形狀、尺寸、位置、表面缺陷等），并結合算法實現(xiàn)自動化檢測的技術。其核心原理是利用視差原理或主動投影技術，將二維圖像轉換為三維點云數(shù)據(jù)，再通過與標準模型對比完成缺陷識別、尺寸測量、裝配定位等任務。
1. 數(shù)據(jù)采集
硬件配置：
相機：工業(yè)級 CCD/CMOS 相機（分辨率≥500 萬像素）。
鏡頭：遠心鏡頭（消除透視變形，適合精密測量）或魚眼鏡頭（大視野）。
光源：結構光投影儀、線激光器、環(huán)形 / 條形 LED 光源（根據(jù)被測物表面特性選擇）。
參數(shù)設置：曝光時間、增益、激光功率、投影圖案頻率。
2. 三維重建
點云生成：通過算法（如相位解包裹、立體匹配）將二維圖像轉換為三維點云。
數(shù)據(jù)預處理：去噪（高斯濾波）、平滑（移動最小二乘法）、孔洞填充（泊松重建）。
3. 缺陷分析與測量
幾何特征提?。河嬎愠叽纾ㄩL度、角度、曲率）、位置（坐標偏差）、形狀（圓度、平面度）。
缺陷識別：通過模板匹配、深度學習（如 PointNet、DGCNN）識別表面缺陷（劃痕、凹陷、異物）。
公差對比：將實測數(shù)據(jù)與 CAD 模型或標準樣件對比，生成偏差色譜圖。
4. 結果輸出與控制
可視化報告：三維點云渲染圖、尺寸偏差表格、缺陷位置標注。
執(zhí)行機構聯(lián)動：檢測結果驅動機械手剔除不良品、PLC 控制產(chǎn)線啟停、自動調(diào)整加工參數(shù)。