視覺引導機器人幫助制造商、物流公司和其他行業改進訂單履行流程，實現更高的生產力和更高的利潤。自動化系統的能力在很大程度上取決于它配備的機器視覺類型。

3D 機器視覺系統

2D 機器視覺系統提供沒有深度信息的二維圖像。因此，它們僅適用于簡單的應用，例如條形碼讀取、字符識別、尺寸檢查或標簽驗證。

相反，3D機器視覺系統可以實現更復雜的機器人任務。因為它們提供具有精確 X、Y 和 Z 坐標的 3D點云，3D視覺技術使機器人系統能夠更準確地識別物體，并將它們拾取并放置在另一個位置，例如傳送帶，以便進一步加工。先進的3D 機器視覺系統也非常適合質量控制和檢查、表面缺陷檢測以及其他需要深度信息的任務。

更多3D選擇

3D 視覺系統的市場供應相當豐富。有許多技術統治著 3D 視覺市場，都屬于兩大類之一：為 ToF 區域掃描和 LiDAR 設備提供動力的飛行時間方法，以及由激光三角測量或輪廓測量、攝影測量組成的基于三角測量的方法、立體視覺和結構光系統。

移動物體

這些 3D 傳感方法中的每一種都基于不同的原理，具有特定的優點但也有其缺點，這使得每種方法都適用于不同類型的應用程序。盡管一些技術在過去幾年中取得了很大進步，并將 3D 傳感推向了更高的水平，但仍然存在一個限制，它們都無法克服。這是他們無法捕獲移動物體的整個表面區域并在沒有運動偽影的情況下進行高質量的 3D 重建。

質量和速度之間的權衡限制了可以自動化的應用范圍，并在不令人滿意的妥協之前定位客戶。例如，ToF 視覺系統非常快，但輸出 3D 數據的分辨率相當差。另一方面，結構光系統提供高分辨率和準確度，但以較低速度為代價，因為在采集過程中場景需要保持靜止。

曾經似乎無法克服區域掃描 3D 相機的限制。也就是說，直到最近引入了一種新的 3D 傳感方法。

“平行結構光”系統能夠捕捉、識別和定位移動物體——例如盒子、食物或傳送帶上的無形物體——并實現精確的機器人導航，以便機器人可以拾取它們或執行其他物體處理任務。

填補 3D 傳感的空白

這項新技術被稱為“平行結構光”，由Photoneo公司推出。該方法利用結構光，但以與結構光系統根本不同的方式。

雖然結構光視覺系統將一個或多個編碼結構光圖案投射到多個幀中的場景上，場景在采集時需要是靜態的，但“平行結構光”技術可以說將場景“凍結”到從傳感器的一次拍攝中獲取它的多個虛擬圖像。

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Parallel Structured Light

新穎的方法是由具有馬賽克像素圖案的特殊 CMOS 圖像傳感器實現的。與結構光方法相比，“平行結構光”系統的激光始終來自投影儀。在曝光窗口期間打開和關閉的是傳感器的各個像素。

因此，像素調制直接發生在傳感器中，而不是像結構光方法那樣發生在投影場中。這意味著單獨編碼的光圖案在傳感器中的某一時間點和一幀中進行采樣，從而可以捕獲運動中的物體。

這種新方法可以實現一系列全新的機器視覺應用和可以自動化的任務。機器人物體處理、箱子揀選、分揀、機器照料、碼垛和卸垛任務，或質量控制、檢查和計量不再局限于靜態場景?！捌叫薪Y構光”系統能夠捕捉、識別和定位移動物體——例如盒子、食物或傳送帶上的無形物體——并實現精確的機器人導航，以便機器人可以拾取它們或執行其他物體處理任務。

對于 Photoneo，并行結構光技術在名為MotionCam-3D的 3D 相機中實現。該系統能夠捕獲移動速度高達 140 公里/小時的物體，提供?0.9 Mpx?的點云分辨率（靜態模式下為 2Mpx）。

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需要識別移動物體的任務的自動化正在興起，并滲透到所有領域，包括制造、汽車、物流、電子商務、醫療和其他行業。直到最近，動態場景的高質量捕捉和 3D 重建一直是一個巨大的挑戰，但技術進步和對創新的渴望催生了新型機器人能力。讓我們看看接下來會發生什么

編輯：黃飛

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