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News / Presse | Karriere | Investoren

Farbige 3D-Punktwolken mit der Basler blaze

Die räumlichen Tiefendaten der Basler blaze 3D-Kamera lassen sich mit den RGB-Daten einer Farbkamera, z.B. der Basler ace, zusammenführen. Das Ergebnis ist eine farbige Punktwolke (kurz: RGB-D), in der jedem 3D-Punkt ein Farbwert zugeordnet ist. Tatsächlich kombiniert auch unser menschliches Gehirn die Disparitätsinformationen zwischen den Ansichten unserer zwei Augen mit Farbinformationen und Vorwissen über die erkannten Objekte, um die Szenenstruktur zu erhalten.

3D-Punktwolke in RGB-Farben

Werden die Tiefenwerte der Basler blaze Kamera und die zusätzlich aufgenommenen Farbwerte einer RGB-Kamera fusioniert, so können Punktwolken in den tatsächlich vorhandenen Farben dargestellt werden. Dies kann helfen, fehlende Tiefeninformationen auszugleichen, Klassifikationen zusätzlich aufgrund der Objektfarbe durchzuführen oder auch das Szenenverständnis zu vereinfachen.

First image
Second image

3D-Punktwolke in Falschfarben

Die Basler blaze Kamera stellt 3D-Daten als Range Map oder Punktwolke zur Verfügung. Eine Punktwolke enthält die x,y,z 3D-Koordinaten für jeden Sensorpixel. Zur anwenderfreundlichen Auswertung werden die Punkte häufig in Regenbogenfarben dargestellt (rainbow color mapping). Tiefenwerte im nahen Bereich erscheinen rot bis gelb, entfernte Werte grün bis blau.

Möchten Sie mehr über die Umsetzung erfahren?

Möchten Sie mehr über die Umsetzung erfahren?

Unsere Application Note „Kombinieren der Farbdaten von Basler 2D-Kameras mit den Tiefendaten der Basler blaze“ erklärt, wie durch die Kombination einer 3D-Kamera mit einer Farbkamera Tiefenwerte in echten RGB-Farben dargestellt werden können.

Application Note herunterladen

Vorteile von RGB-D: Wann macht der kombinierte Einsatz Sinn?

Robuste Objektdetektion und -klassifizierung mit erhöhter Treffergenauigkeit, besonders bei ähnlich geformten Objekten

Robuste Objektdetektion und -klassifizierung mit erhöhter Treffergenauigkeit, besonders bei ähnlich geformten Objekten

Beispiel: Können Sie im linken Teil der Punktwolke erkennen, ob es sich um einen Apfel oder eine Orange handelt? Dies geht erst in RGB-Farbe. Umgekehrt würde eine 2D-Kamera zwischen dem Foto eines Apfels und dem echten Apfel keinen Unterschied erkennen können.

Farbinformationen helfen, Szenendetails zu verbessern, wo es an Tiefeninformationen mangelt

Beispiel: Beim Depalletieren stehen zwei Kartons so eng auf der Palette, dass sie von der 3D-Kamera als einer erkannt werden. In den höher aufgelösten RGB-Daten lässt sich jedoch ein Spalt erkennen.

Zuverlässige Szenensegmentierung, ggf. noch verstärkt durch den Einsatz von Deep Learning (hier: Integration von Szenenvorwissen) zum Beispiel für den Einsatz mobiler Roboter

Beispiel: Das Finden des Fußbodens in 3D wird unterstützt durch Farbe: asphaltgrau gehört wahrscheinlich zu Straße (Fußboden).

Auch hier kann eine Kombination hilfreich sein

Höhere Zuverlässigkeit des Systems, zum Beispiel bei der Hinderniserkennung bei fahrerlosen Transportsystemen.

Reduzierte Rechenlast: Einen Behälter in 2D suchen und dessen Füllstand in dieser reduzierten ROI mit 3D analysieren.

Fördert das Szenenverständnis beim Menschen und erleichtert so das Aufsetzen und Bedienen komplexer 3D-Systeme.

Eine Lösung aus dem Drucker

Eine Lösung aus dem Drucker

Wenn Sie eine ace 2 Kamera von Basler wie im Bild gezeigt an der blaze-101 Kamera befestigen möchten, laden Sie unsere ace 2-blaze-Halterung für den 3D-Druck herunter:

3D-Druckdateien herunterladen

Eine RGB-D-Anwendung ist genau das, was Sie suchen?

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