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使用AI和3D视觉技术进行水果分拣

农产品的形状和颜色往往存在很大差异,这对传统的图像处理方法提出了巨大的挑战。其中一个例子就是水果的识别和分拣。

为了完成这项任务,Basler与软件提供商Data Spree携手合作,利用3D数据作为原材料,为单个水果的检测和分类开发了一套视觉解决方案。利用在神经网络训练过程中所获得的空间信息,可以为水果分拣应用创造出强大的实时解决方案。

工作原理

基于深度学习的视觉系统是由Basler blaze ToF (Time-of-Flight)相机和标准PC组成。Basler blaze相机可提供高分辨率3D图像,精度可达毫米级。它不仅能生成灰度图作为强度图像,还能使用近红外区域(NIR)范围的光脉冲ToF方法来测量到每个像素的距离。然后,生成的图像可用作3D点云图,因此可以提供有关采集场景的其他信息。与2D RGB图像相比,利用这种方法,3D点云图的颜色信息会被形状信息所取代,不仅具有能同时检测红苹果和绿苹果的优点,还支持物体的精确定位和测量等其他应用。

了解我们的3D视觉产品线

水果的3D点云图
水果的3D点云图

3D图像处理技术与人工智能(AI)技术强强联合

软件是这个应用的重要组成部分。这款软件由两个主要组件组成:Basler blaze SDK以及AI应用软件。

Basler blaze的编程界面简单易用,不受限于平台类型,可轻松集成Data Spree软件“Deep Learning DS”。此软件解决方案基于深度神经网络(深度学习),它非常简单易用,即使未掌握相关知识也可以开发深度学习模型。借助这款应用软件,您可以显著简化系统设计的各个工作步骤,例如数据采集、注释、训练、配置以及在目标硬件上部署已训练的神经网络。欢迎查看《经典用例》详细了解各个工作步骤。

即刻下载完整的《经典用例》

神经网络训练
神经网络训练

配备Basler blaze的3D视觉解决方案 - 优势概览

Basler不仅仅提供3D视觉硬件,还为实施相应的软件解决方案提供支持。如果有需要,我们还可以通过广泛的合作伙伴网络来满足客户需求。

Basler blaze

  • 简单易用且不受限于平台类型的编程界面(Basler blaze SDK),带有示例程序
  • 可使用经过行业验证且耐用的相机硬件,并提供IP67防护等级
  • 集成的光源和校准的光学配件,使安装硬件更加轻松
  • 通过3D相机(Time-of-Flight)将空间信息集成到神经网络的学习中,可以更精确、更可靠地对物体进行识别和分类
  • 可降低应用的复杂性,因为在许多应用中不再需要补充的芯片技术
  • 即使在弱光、自然光和无对比度的情况下,也能获得精确的测量结果

了解更多有关Basler blaze相机的信息

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