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Basler blaze를 활용한 컬러 3D 포인트 클라우드

Basler blaze 3D 카메라의 공간 심도 데이터를 Basler ace와 같은 컬러 카메라의 RGB 데이터와 통합할 수 있습니다. 이러한 작업을 수행할 경우, 각 3D 포인트에 색상 값이 할당된 컬러 포인트 클라우드(약어: RGB-D)를 제작할 수 있습니다. 실제로 인간의 두뇌 역시 두 눈 사이의 시각 차이 정보를 감지된 물체에 대한 사전 지식 및 색 정보를 결합하여 장면 구조를 인식합니다.

천연 RGB 색의 3D 포인트 클라우드

Basler blaze 카메라의 심도 값과 추가로 캡처된 RGB 카메라의 색상 값이 통합되면 포인트 클라우드가 오브젝트의 실제 천연 색으로 표시될 수 있습니다. 이를 통해 누락된 심도 정보를 보정하고, 오브젝트 색을 토대로 추가적인 분류 작업을 수행하거나, 장면 이해를 단순화할 수 있습니다.

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인조 색의 3D 포인트 클라우드

Basler blaze 카메라는 3D 데이터를 범위 맵 또는 포인트 클라우드 형태로 제공합니다. 포인트 클라우드에는 각 센서 픽셀에 대한 x, y, z 3D 좌표가 포함되어 있습니다. 사용의 편리한 평가 작업을 위해 포인트는 대부분 무지개 색(무지개 색 매핑)으로 표시됩니다. 근거리 범위의 심도 값은 빨간색에서 노란색으로, 먼 값은 녹색에서 파란색으로 나타납니다.

이 솔루션에 대해 더 자세히 알아보시겠습니까?

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Basler의 애플리케이션 노트 "Basler 2D 카메라의 색 데이터 및 Basler blaze 심도 데이터 간의 통합"은 3D 카메라와 컬러 카메라를 결합하여 심도 값을 천연 RGB 색으로 표시하는 방법을 설명합니다.

애플리케이션 노트 다운로드

RGB-D의 이점: 통합적 용도는 어떤 경우에 효과적으로 사용될까요?

유사한 형태의 오브젝트를 중심으로 매칭 결과의 정확도를 높이고 물체 감지 및 분류 작업을 효과적으로 수행합니다.

예: 포인트 클라우드의 왼쪽 부분에 보이는 것이 사과인지 오렌지인지 구분할 수 있습니까? 이러한 구분은 RGB 색에서만 가능합니다. 반면, 2D 카메라는 사과 사진과 실제 사과의 차이를 구분할 수 없습니다.

색 정보를 통해 심도 정보가 부족한 장면 세부 정보를 개선할 수 있습니다.

예: 디팔렛타이징이 진행되는 동안 팔렛에서 매우 가까운 거리에 위치한 상자 두 개는 3D 카메라에서 하나로 인식됩니다. 하지만 고해상도 RGB 데이터에서는 두 상자 사이의 간격을 감지할 수 있습니다.

안정적으로 장면을 세분화하고 필요에 따라 딥 러닝(이 경우, 사전 장면 지식 통합)을 활용하여 세분화 기능을 강화합니다(예: 모바일 로봇 사용).

예: 3D에서 바닥을 찾는 작업은 색을 통해 진행됩니다. 아스팔트 회색은 아마도 도로 (바닥)에 해당될 것입니다.

통합 기능을 활용할 수 있는 또 다른 분야

자동화 안내 차량의 장애물 감지 작업에서 시스템 신뢰도를 향상시킵니다.

연산 부하 감소: 2D에서 컨테이너를 찾고 3D를 통해 보다 낮은 수준의 ROI에서 컨테이너가 채워진 정도를 분석합니다.

인간의 장면 이해를 강화하여 복잡한 3D 시스템을 보다 쉽게 설정하고 운영할 수 있습니다.

프린트 가능한 솔루션

프린트 가능한 솔루션

그림과 같이 Basler ace 2 카메라를 blaze-101 카메라에 장착하려면 3D 프린트용 ace 2-blaze 마운팅 브래킷을 다운로드하세요.

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