2D視覺 vs 3D視覺:賦能智能制造的最優(yōu)選擇
根據(jù)高工機(jī)器人發(fā)布的《2023機(jī)器視覺產(chǎn)業(yè)發(fā)展藍(lán)皮書》數(shù)據(jù)顯示,2D視覺市場(chǎng)規(guī)模約為152.24億元,同比增長(zhǎng)20.21%,3D視覺市場(chǎng)約為18.40億元,同比增長(zhǎng)59.90%。由此可見,2D視覺的市場(chǎng)規(guī)模占據(jù)主導(dǎo)地位,3D視覺則具備更高的市場(chǎng)增速。
那么,我們應(yīng)該如何選擇2D視覺和3D視覺呢?
從數(shù)據(jù)處理上看:
2D視覺處理的是二維圖像數(shù)據(jù),只包含物體的長(zhǎng)度和寬度信息(即X軸和Y軸)。圖像中的每個(gè)像素點(diǎn)僅表示顏色和亮度信息,沒有深度或高度信息。
3D視覺處理的是三維空間數(shù)據(jù),包含了物體的長(zhǎng)度、寬度和高度信息(即X軸、Y軸和Z軸)。通過深度圖像或點(diǎn)云數(shù)據(jù),可以獲取物體的三維形狀、大小、位置和方向等詳細(xì)信息。
從算法和技術(shù)上看:
2D視覺主要依賴于傳統(tǒng)的圖像處理算法和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù),如邊緣檢測(cè)、特征提取、圖像分割等。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的2D視覺算法在目標(biāo)檢測(cè)、圖像分類等任務(wù)中取得了顯著成果。
3D視覺實(shí)現(xiàn)現(xiàn)方式更加多樣化,包括結(jié)構(gòu)光、立體視覺、飛行時(shí)間(ToF)相機(jī)、激光雷達(dá)等。此外,深度學(xué)習(xí)技術(shù)也在3D視覺領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,如基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)的物體分類和場(chǎng)景分割等。
從場(chǎng)景覆蓋上看:
2D視覺通過分析圖像的顏色、形狀和紋理等特征,以及相對(duì)較快的處理速度,能夠?qū)崿F(xiàn)高效的物體識(shí)別,在圖像識(shí)別、人臉識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)、文字識(shí)別等場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)廣泛應(yīng)用。
3D視覺憑借著更精確、真實(shí)的場(chǎng)景感知,以及深度、立體信息的獲取,實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)的2D視覺技術(shù)的補(bǔ)充,通過感知物理環(huán)境的變化進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整,有效擴(kuò)大機(jī)器視覺的應(yīng)用場(chǎng)景,在機(jī)器人導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實(shí)、三維重建等場(chǎng)景中也有良好的應(yīng)用效果。
選擇適合的視覺技術(shù)取決于具體的應(yīng)用需求和場(chǎng)景,在某些場(chǎng)景中,2D視覺足夠滿足需求,而在其他需要更精確的深度感知和定位的場(chǎng)景中,3D視覺更為適用。
華漢2D+3D+AI視覺技術(shù)
全方位解決視覺難題
由于產(chǎn)品質(zhì)量日益精進(jìn),企業(yè)對(duì)于機(jī)器視覺技術(shù)的要求也越來越高。因?yàn)楫a(chǎn)品穩(wěn)定性和精度要求不同,它們對(duì)于機(jī)器視覺技術(shù)的需求也各異。這就意味著機(jī)器視覺技術(shù)也面臨著許多挑戰(zhàn)。
傳統(tǒng)2D視覺依賴灰度,無(wú)法獲取三維特征,缺乏物體的平面度、體積等信息,同時(shí)容易受到環(huán)境光的影響,如光線不足或光線過強(qiáng)都可能導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。面臨數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息多、特征空間維度高等問題,傳統(tǒng)3D視覺的檢測(cè)方法需要人工提取特征信息,不具有自動(dòng)提取全部有用特征信息的能力,無(wú)法自適應(yīng)處理復(fù)雜工件。
華漢偉業(yè)作為一站式視覺解決方案提供商,在給客戶進(jìn)行方案定制的過程中,針對(duì)客戶的實(shí)際情況,常采用2D與3D視覺結(jié)合的方式,柔性化定制成本最優(yōu)、性價(jià)比最高的解決方案。
InnoVision 2D視覺檢測(cè)軟件平臺(tái)主要采用二維圖像處理技術(shù),融合了預(yù)處理、定位、測(cè)量、識(shí)別等150多種圖像處理工具,應(yīng)用在3C、新能源、鋰電、汽車制造等領(lǐng)域的視覺引導(dǎo)、表面質(zhì)量檢測(cè)、二維碼識(shí)別、字符識(shí)別、條形碼識(shí)別等場(chǎng)景。
HyperShape 3D視覺檢測(cè)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)高反光、低對(duì)比度場(chǎng)景下結(jié)構(gòu)光相機(jī)的三維重建,重點(diǎn)解決HDR、點(diǎn)云去噪、孔洞填充等技術(shù)難點(diǎn),即便物體表面不同區(qū)域反光能力差別較大,能夠準(zhǔn)確地從圖像中提取出相關(guān)特征,進(jìn)而保證測(cè)量精度。
華漢偉業(yè)將2D+3D+AI進(jìn)行綜合運(yùn)用,能夠?qū)崿F(xiàn)圖像級(jí)特征融合,滿足細(xì)微、低對(duì)比度缺陷的在線精準(zhǔn)檢測(cè),將深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)算法融合,實(shí)現(xiàn)功能模塊多樣性,提高缺陷識(shí)別準(zhǔn)確性,能快速適應(yīng)各種工藝變化,全方位解決視覺難題。
由此可見,2D視覺與3D視覺并不存在著絕對(duì)的替代關(guān)系;二者都將
在各自適合的場(chǎng)景下,最大限度解決用戶生產(chǎn)難點(diǎn),同時(shí)又能實(shí)現(xiàn)互補(bǔ),相互融合。
在選擇機(jī)器視覺技術(shù)時(shí),我們應(yīng)該根據(jù)實(shí)際需求和應(yīng)用場(chǎng)景來綜合考慮。同時(shí),隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和創(chuàng)新,未來的機(jī)器視覺技術(shù)將更加多樣化、智能化和高效化,為工業(yè)自動(dòng)化和智能制造領(lǐng)域帶來更多的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。
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