结构光辅助机器视觉收集3D信息 借助云计算快速建模

　　近年来，随着人工成本的上升与国家产业的转型升级，智能制造已经成为未来工业生产的必然发展方向。而在智能制造中，AGV、机器视觉、工业互联网是当前最受资本青睐，及市场需求最高的三项。以机器视觉为例，据IHS Markit相关数据显示，2019年全球机器视觉市场规模将达到43亿美元，而中国机器视觉市场规模在2018年便达到53.79亿元，同比增长27.95%，预计未来5年中国机器视觉市场将保持20%以上的增速。与此同时，机器视觉市场仍然不太成熟，许多技术仍待突破，而这些技术上的缺陷，也将成为未来企业发展的机遇。

　　当前机器视觉主要应用在生产线中，提升大批量、可持续生产产线的自动化程度，极大提高了工业生产效率和产品进度，同时释放人力资源从事高附加值的工作。在工业生产中，机器视觉主要应用场景在识别/计数、视觉定位、尺寸测量和外观检测这几大功能。在外观缺陷检测上，机器视觉通常会使用3D成像，而当前3D机器视觉研究的核心在于如何实现成像过程的可逆，即如何由2D信息恢复成3D信息，其中最为关键的点在于如何获取3D信息。

       为此，《华强电子》记者采访到了深圳辰视智能科技有限公司董事长冯良炳，他认为：“如何快速、准确地获取目标物体或者目标场景的3D信息一直以来都是学术界与工业界的一个热点问题。特别在工业领域的应用需要达到工业产能的要求，必须实现快速的3D信息的获取，用于后续的识别与检测。同时，工业工件没有纹理，这也是工业场景3D信息获取的一个难点问题。”那么如何来解决这一问题，冯良炳表示：“在解决这个问题上，深圳辰视智能科技有限公司做出一些创新性研究与开发。投影正弦结构光增强工业场景的纹理并加速场景3D视觉信息的提取。利用正弦结构光投影的方法，可以实现亚像素的点云计算，能够保证工业工件的识别和精确定位定姿。我们对利用结构光进行场景3D信息获取的点云计算方法实现了优化，可以实现1秒内完成拍摄与点云计算。从而实现了工业场景的快速建模，达到工业生产节奏的需求。”同时，在解决这一问题上，西安知微传感技术有限公司市场总监何伟表示：“3D成像的方案有很多种，如双目，结构光，ToF(飞行时间)，知微传感采用的是动态结构光方案：即向物体投射可动的编码光栅。”

　　“如图所示，我们的系统由一个摄像机和一个独特的激光结构光投影仪组成。测量时，结构光投影仪向被测物体投射一组明暗相间的光栅图像，使用摄像机同时拍摄经被测物体表面调制而变形的2D光栅图像，然后利用拍摄得到的光栅图像，根据变形情况通过算法计算出被测物体表面的3D信息。我们的方案兼具了高精度和大景深的优点，同时比传统方案在体积，散热，成本上都有着明显的优势。”

　　可以看到，当面对目前复杂被测物时，厂商如果需要通过机器视觉来进行3D图像的检测，通常办法为加强工业场景的纹理，使用结构光向物体进行投影，再通过点云计算来根据投影变形的情况计算出被测物体表面的3D信息。而在具体应用场景中，使用机器视觉进行产品检测时，生产线中的产品通常并不会停下来等待检测，而会以一种匀速通过，排除一些通过抽检方式进行检测的情况。如果想要不影响生产效率，只能在生产线中进行动态检测，而这对于机器视觉的计算要求也将变得极高。

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