3D图像处理
具有三维感知能力的机器人
长久以来，让机器人快速精确地抓取货物是一项艰难的挑战。但是，得益于现代3D图像处理技术，机器人变得几乎可以像人类一样感知空间并与物体进行互动。这项技术正在彻底改变图像处理领域，并且发挥着日益重要的作用。
视觉技术的进步如何改变机器人应用
探索图像引导机器人的世界。我们的在线研讨会展示了哪些2D和3D视觉技术最适合您的应用，并阐明物料搬运、物流、流程和质量控制等方面的典型任务。欢迎了解在选择视觉组件时应考虑哪些选型标准。
观看机器人在线研讨会不同的程序和应用领域
得益于3D图像处理，机器人技术、工厂自动化和物流领域正在开辟全新的应用潜能。在需要精确采集物体的体积、形状、3D位置或方向的应用中，这项技术尤其重要。但是，生成3D图像背后所依靠的技术是什么？目前，该领域有四种方法占主导地位：ToF (Time-of-Flight)、激光三角测量、立体视觉和结构光。
立体视觉和结构光
立体视觉的工作原理与人眼类似。使用两台2D相机从两个不同的位置为物体拍摄图像，并使用三角测量原理计算3D深度信息。在查看均一的表面和当光线不足时，这个方法实施起来可能较为困难，因为采集到的数据通常会过于混乱，无法产生可靠的结果。该难题可以通过使用结构光方法来解决，为图像提供清晰的预定义结构。
应用范围
立体视觉技术可提供丰富的服务，尤其是可以高精度地采集临近图像。但是，要达到这种精度，需要额外的基准标记、随机图案或光线图案。这些元素都是通过结构光源来集成到图像中的。该技术适用于坐标测量和3D工作空间测量。通常仅在可接受高处理器负载和较高系统成本的生产环境中使用立体视觉技术。
激光三角测量
激光三角测量技术使用2D相机和激光光源来测量与物体之间的距离。光源将激光线投射到物体上，再由相机采集这些线条。如果物体的距离发生变化，则激光线在图像中的位置会移动，从而可以计算出距离。
应用范围
借助结构光，即便在物体对比度低和光源条件不理想时，激光三角测量方法也可以在3D图像处理中提供精确的结果。该方法非常适合高精度应用。激光三角测量技术可广泛用于质量控制、3D测量、电子制造和医疗技术。但是，其扫描过程相对较慢，不适合快节奏的生产环境。
用于精确深度测量的ToF
Time-of-Flight (ToF)是一种用于深度测量和确定距离的有效技术。ToF相机可提供每个像素的强度值和深度值，这表示的是与物体的距离。ToF方法可用于实时生成详细的点云，同时生成强度和置信图。
应用范围
ToF非常适合工厂自动化中的体积测量、打托盘任务、自动驾驶车辆和机器人控制任务。该方法也同样适用于医疗领域的部分任务，例如病人监测和定位。
哪一种技术适合我的应用？
与2D相机一样，市面上不存在可普遍适用于所有3D图像处理任务的通用视觉方案。要想选出理想的3D相机技术，就必须仔细考虑特定应用的要求。
选择3D技术时要注意的决定性因素
在选择合适的技术时，需要注意这个重要问题：目标应用是否需要检测物体的位置、形状、方向或存在？所需的精度为何？物体的表面状况如何？此外，视觉方案的工作距离、所需的速度、成本和复杂性也起着决定性的作用。用户必须在这些因素与3D技术的应用潜能之间找到平衡点，从而作出理想的选择。
我们适用于图像引导机器人的产品
我们的产品线选择丰富，您可以为自己的视觉系统选出合适的产品。我们的视觉系统配置器能够帮助您快速轻松地组装系统。
