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Basler blazeのポイントクラウドのカラー化

Basler 3Dカメラblazeの奥行きデータ(Depth)とBasler aceをはじめとするカラーカメラの色情報(RGB)を統合し、3次元座標(XYZ)に色の値を追加すれば、ポイントクラウドをカラー化することができます。こうして生成されたRGB-D画像は、目の前の物体を事前情報と色合いにより把握する人間にとって、視認性の向上につながります。

忠実な色情報によるポイントクラウドのカラー化

奥行きデータにカラーカメラで取得した色情報を追加し、被写体の色合いを忠実に再現したポイントクラウドを生成すれば、測定精度が向上するだけでなく、色の識別や構造の把握も容易になります。

First image
Second image

偽色によるポイントクラウドのカラー化

Basler blazeの3Dデータには、レンジマップやポイントクラウドが含まれます。そのうち、ポイントクラウドは、センサー上の各ピクセルに対する3次元座標を示したもので、視認性を高めるために、カメラに近いものから順に赤、黄、緑、青に色分けされます(レインボーカラーマッピング)。

BaslerのRGB-Dソリューション

BaslerのRGB-Dソリューション

アプリケーションノート「Basler blaze とBasler 2DカメラによるRGB-D画像の撮影 」では、3Dカメラとカラーカメラを使用し、忠実な色情報(RGB)と奥行きデータ(Depth)を統合したRGB-D画像を撮影する方法について解説しています。

アプリケーションノートをダウンロードする

RGB-D画像の主なメリット

同じ形状の物体に対する検知・識別の精度が向上

同じ形状の物体に対する検知・識別の精度が向上

:りんごとオレンジを識別する場合、奥行きデータ、色情報のいずれかが欠けていても正確な判定ができません。

奥行きデータの不十分な部分を色情報により補完

奥行きデータの不十分な部分を色情報により補完

:パレット降ろしを行う場合、3D画像と高解像度のカラー画像を組み合わせることにより、密着した2つのカートンを1つのカートンと誤認識することを防止できます。

モバイルロボットなどの用途において、セグメンテーションの信頼性を確保(必要な場合はディープラーニングを活用するなど、事前情報を組み合わせて精度を向上させることも可能)

モバイルロボットなどの用途において、セグメンテーションの信頼性を確保(必要な場合はディープラーニングを活用するなど、事前情報を組み合わせて精度を向上させることも可能)

:地面を検知する場合、色情報を追加すれば、道路のアスファルト(灰色)なども識別できます。

RGB-D画像のその他メリット

システム全体の信頼性向上:無人搬送車による障害物の検知が可能

CPU負荷の低減:容器の検知(2D)と充填量の分析(3D+ROI)を同時に実施

人間の視認性向上:複雑な3Dシステムの構築・運用を簡易化

3Dプリントデータ

3Dプリントデータ

Baslerでは、Basler blaze-101とBasler ace 2を接続する場合などにご使用いただける専用ブラケットの3Dプリントデータをご提供しています。

3Dプリントデータをダウンロードする

RGB-Dに関するお問い合わせ

Basler営業チームに問い合わせる