關於該公司所提供的技術

什麼是三維視覺

在這裡我們將三維視覺分為三維測量和三維識別來進行說明。

三維測量是指通過過去對象物體的點雲數據來測量對象物體的長度,寬度等尺寸以及對象物體的形狀。

三維識別是指在特定的空間範圍內搜索對象物體,併計算出對象物體的空間位置和姿態。

三維測量的原理 回到頂部

相機的原理

光線通過鏡頭在像面上成像,通過圖像上的點可確定光線的方向,但是無法確定光線方向上的位置。

三維空間和二維圖像
三維空間和二維圖像

三維測量的目的是確定光線方向上的點的位置,主要基於以下三個原理。

  1. 三角測量
  2. 飛行時間測距法(TOF)
  3. 聚焦法

三角測量的適用範圍從幾毫米至幾十公里,在這裡主要以三角測量為主進行介紹。

三角測量

對於一台相機來說無法確定深度方向的距離,而利用兩台相機可以通過求解直線的交點來計算三維空間點的位置。三角測量主要有兩個問題。第一個是相機的標定。相機的標定是指計算相機的內部參數(焦距,主點,鏡頭畸變係數)和外部參數(相機的位置和姿態)。第二個問題是對應匹配問題。對應點匹配解決不同圖像上像素間的對應問題。對應關係確定之後,可以得到兩條直線並求解兩直線的交點。

三角測量
三角測量

對應匹配可以利用從圖像中提取的對象物體的固有特徵點來進行,一般來說由於這樣提取的特徵點的密度不高,計算所得的三維點的密度稀疏。在這裡,我們採用人為的在物體表面生成高密度特徵點的方法,利用投影儀將格雷碼圖像和正弦光柵圖像投影到被測物體表面。

利用相機和投影儀進行三維測量
利用相機和投影儀進行三維測量

通過投影不同位相的正弦光柵圖像可計算所有像素的位相值並利用位相值進行圖像間的對應匹配
通過投影不同位相的正弦光柵圖像可計算所有像素的位相值並利用位相值進行圖像間的對應匹配

三維識別的原理  回到頂部

前途如前所述,三維識別是已知形狀物體的搜索問題。在這種情況下的未知參數為物體的三維位置坐標參數X,Y,Z和三維姿態參數(例如:α,β,γ)共計6個參數。

對於二維識別,未知參數為物體的二維位置坐標參數X,Y和二維姿態(角度α)共計3個參數。

三維物體識別與二維物體識別同樣,對於某個位置和姿態,需要將事先定義的三維形狀與輸入數據進行對比。而對比結果的一致性可利用邊緣和點雲數據來進行計算。

利用邊緣檢測進行三維物體識別的事例
利用邊緣檢測進行三維物體識別的事例

利用點雲進行三維物體識別的事例
利用點雲進行三維物體識別的事例

三維視覺的應用 回到頂部

三維媒體股份有限公司的三維視覺系統TVS發揮著工業機器人”眼睛”的作用。

TVS由1台投影儀和4台相機組成。通過將邊緣和點雲數據與事先輸入的三維模型進行匹配,對物體進行三維識別。然後利用所得到的對象物體的空間位置和姿態對機器人的抓取動作進行優化控制。

三維機器視覺系統TVS的識別原理
三維機器視覺系統TVS的識別原理

以前的工業用機器人只能重複進行事先設定的動作,通過使用TVS可實現自動判斷和動作執行。 TVS可快速對隨機擺放在箱子中的工件的三維位置和姿態進行識別,在機器手與箱體不發生干涉的條件下迅速判斷抓取的最佳路徑來實現工件的抓取。

利用三維機器視覺系統進行隨機擺放工件的智能抓取
利用三維機器視覺系統進行隨機擺放工件的智能抓取

點雲事例 回到頂部







回到頂部回到頂部