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講解一下3d宜春視覺檢測有哪些核心技術(shù)流程?

文章出處:公司動態(tài) 責(zé)任編輯:廣州圖博視自動化科技有限公司 發(fā)表時間:2025-06-10
  ?3d視覺檢測是基于光學(xué)原理,通過相機(jī)、激光、結(jié)構(gòu)光等設(shè)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(jié)合算法實現(xiàn)自動化檢測的技術(shù)。其核心原理是利用視差原理或主動投影技術(shù),將二維圖像轉(zhuǎn)換為三維點云數(shù)據(jù),再通過與標(biāo)準(zhǔn)模型對比完成缺陷識別、尺寸測量、裝配定位等任務(wù)。
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1. 數(shù)據(jù)采集
硬件配置:
相機(jī):工業(yè)級 CCD/CMOS 相機(jī)(分辨率≥500 萬像素)。
鏡頭:遠(yuǎn)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(jié)構(gòu)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(shè)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(zhuǎn)換為三維點云。
數(shù)據(jù)預(yù)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(biāo)偏差)、形狀(圓度、平面度)。
缺陷識別:通過模板匹配、深度學(xué)習(xí)(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(biāo)準(zhǔn)樣件對比,生成偏差色譜圖。
4. 結(jié)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(biāo)注。
執(zhí)行機(jī)構(gòu)聯(lián)動:檢測結(jié)果驅(qū)動機(jī)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)。

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