3D 카메라 머신 비전 검사의 원리는 무엇입니까?

산업 자동화의 지속적인 발전으로 인해 기존의 2차원 육안 검사 시스템은 더 이상 고정밀, 고{2}}고유연성 검사에 대한 현대 제조 업계의 요구를 충족할 수 없습니다.{3}}D 카메라 머신 비전 검사 기술은 지능형 제조 및 품질 관리의 핵심 도구로 부상했습니다. 그렇다면 3D 카메라 머신비전 검사란 무엇일까요? 작동 원리는 무엇입니까? 이 기사에서는 자세한 분석을 제공합니다.
1, 3D 카메라 머신 비전 검사의 기본 개념
3D 카메라 머신비전 검사란 3D 카메라 등의 3D 영상기기를 이용하여 물체의 3차원 공간정보를 획득하고, 영상처리 알고리즘을 결합하여 물체의 크기, 모양, 위치, 결함 등을 감지, 분석하는 자동화된 감지 방식을 말합니다.
기존 2D 비전 시스템과 비교하여 3D 비전은 물체의 평면 이미지뿐만 아니라 깊이 정보도 얻을 수 있으므로 복잡한 구조, 표면, 높이 차이 및 기타 특징을 정확하게 인식할 수 있습니다.
2, 3D 카메라의 작동 원리
3D 카메라는 3D 육안 검사를 구현하는 핵심 장치이며 작동 원리는 주로 다음과 같은 주류 기술에 의존합니다.
1. 구조화된 조명
구조화 조명 기술은 특정 빛 패턴(예: 줄무늬 또는 점)을 물체 표면에 투사하고, 빛이 표면 기복을 만나면 변형됩니다. 이러한 변형된 패턴을 카메라로 촬영한 후, 이미지 처리 알고리즘을 통해 각 픽셀의 깊이 정보를 계산하여 객체의 3차원-모델을 구축합니다.
장점: 높은 정밀도, 정적 또는 저속 시나리오에 적합
단점: 주변광에 민감하고 고속-표면 감지 또는 반사 표면 감지에 적합하지 않음
응용 분야: 휴대폰 프레임 크기 감지, 전자 부품 평탄도 측정 등
2. 비행시간(ToF)
ToF 기술은 적외선 펄스를 방출하고 빛이 카메라에 다시 반사되는 데 걸리는 시간을 측정하여 물체와 카메라 사이의 거리를 계산합니다. 전체 시야를 빠르게 스캔함으로써 시스템은 완전한 깊이 맵을 생성할 수 있습니다.
장점: 빠른 응답, 동적 감지에 적합
단점: 낮은 해상도, 거리에 따라 정확도가 제한됨
적용분야 : AGV 장애물 회피, 소포량 측정, 자율주행 등
3. 스테레오 비전
인간의 시각적 인식 원리를 시뮬레이션하고, 두 대의 카메라를 사용하여 서로 다른 각도에서 동일한 객체를 캡처하고, 이미지 매칭 알고리즘을 통해 차이를 계산하여 객체의 3차원-좌표를 계산합니다.
장점: 구조가 간단하고 비용이 저렴함
단점: 텍스처 요구 사항이 높고 텍스처가 약한 영역을 일치시키기 어렵습니다.
응용 분야: 로봇 파악, 실외 탐색, 객체 인식
3, 3D 육안 검사 작업 흐름
완전한 3D 시각적 검사 시스템에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.
1. 이미지 획득
포인트 클라우드 맵, 깊이 맵, 회색조 맵 등 3D 카메라를 통해 깊이 정보가 포함된 이미지 데이터를 얻습니다.
2. 이미지 전처리
원시 데이터에 대해 노이즈 제거, 필터링, 좌표 변환 및 기타 처리를 수행하여 후속 알고리즘의 안정성과 정확성을 향상시킵니다.
3. 특징 추출 및 매칭
가장자리, 윤곽, 평면 등 이미지에서 주요 특징을 추출하고 이를 표준 모델 또는 템플릿과 비교하여 결함이나 편차를 식별합니다.
4. 3D 재구성 및 측정
크기 측정, 부피 계산, 모양 분석 및 기타 목적을 위해 점 구름 데이터를 사용하여 물체의 3차원 모델을 재구성합니다.{0}}
5. 결함 식별 및 판단
머신러닝이나 딥러닝 알고리즘을 결합해 감지된 이상 징후를 분류, 판단하고 감지 결과를 출력합니다.
4, 3D 육안 검사의 장점
기존 수동 검사 또는 2D 비전 시스템과 비교하여 3D 비전 검사에는 다음과 같은 중요한 이점이 있습니다.
높은 정밀도: 마이크로미터 또는 밀리미터 미만 수준의 측정 정확도를 달성하여 정밀 제조 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
높은 적응성: 복잡한 모양, 반사, 투명도, 낮은 대비 및 처리하기 어려운 기타 2D 장면을 처리할 수 있습니다.
높은 효율성: 자동 감지 속도가 빠르고 대규모 생산 라인에 적합합니다.-
비접촉: 공작물 손상을 방지하며 깨지기 쉬우거나 고가의 제품에 적합합니다.-
5, 일반적인 응용 시나리오
3D 육안 검사는 여러 산업 분야에 널리 적용되었으며 다음은 몇 가지 일반적인 시나리오입니다.
전자 제조: PCB 솔더 조인트 감지, 칩 장착 정확도, 휴대폰 케이스 크기 등
자동차 부품: 엔진 실린더 블록, 기어, 브레이크 패드의 치수 오류와 표면 결함을 측정합니다.
물류 및 창고: 자동으로 패키지 볼륨을 측정하고 화물 상태를 식별하며 AGV를 안내하여 장애물을 피합니다.
식품 및 의약품: 포장 무결성, 병 뚜껑 밀봉 및 정제의 외관 결함을 테스트합니다.
6, 미래 개발 동향
인공 지능, 엣지 컴퓨팅 및 센서 기술의 지속적인 발전으로 3D 시각 검사는 더 높은 정확도, 더 빠른 속도 및 더 강력한 지능을 향해 발전하고 있습니다.
AI{0}}D Vision: 포인트 클라우드 처리 및 결함 인식에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 것이 점점 더 널리 보급되고 있습니다.
엣지 컴퓨팅: 로컬 장치에 이미지 처리 알고리즘을 배포하여 밀리초 응답을 달성합니다.
다중 센서 융합: RGB, 적외선, 레이저 등 여러 센서를 결합하여 감지 견고성을 향상시킵니다.
모듈화 및 표준화: 3D 비전 시스템의 신속한 배포 및 산업 대중화를 촉진합니다.
7, 결론
3D 카메라 머신 비전 검사 기술은 점차 산업 자동화의 '스마트 눈'으로 자리잡고 있습니다. 이는 감지의 정확성과 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 지능형 제조를 위한 견고한 데이터 기반을 제공합니다. 앞으로 기술이 지속적으로 성숙해짐에 따라 3D 비전은 더 많은 분야에서 강력한 응용 가능성을 보여줄 것입니다.