3D 影像處理
具有三維感知功能的機器人
在很長一段時間內，能夠快速、精確地抓取貨物的機器人，是很難實現的；但是由於當代 3D 影像處理技術的進步，機器人已經幾乎可以像人類一樣看到空間並與物體互動。這項技術正在徹底改變影像處理，並且變得越來越重要。
視覺技術的進步如何改變機器人
探索影像導引機器人的世界。我們舉辦的網路研討會，示範最適合您應用的 2D 和 3D 視覺技術。我們說明物料搬運、物流、流程和品質控制等方面的典型任務。同時帶您了解選擇視覺元件時應考慮的標準。
觀看機器人網路研討會不同的程序和應用領域
受惠於 3D 影像處理的進步，機器人技術、工廠自動化和物流領域正在開展全新的可能性。當需要精確拍下物體的體積、形狀或 3D 位置和方向時，這項技術尤其重要。但是產生 3D 影像，是採用什麼技術？目前該領域有四種主流方式：時差測距、雷射三角測量、雙目立體視覺和結構光。
雙目立體視覺與結構光
雙目立體視覺的工作原理類似於肉眼。以兩台 2D 相機從兩個不同的位置來拍攝物體影像，並使用三角測量原理來計算 3D 深度資訊。在查看均勻表面和光線不足的條件下時，這種技術在使用上可能很困難，因為資料通常過於混亂而無法產生可靠的結果。這個問題可以透過結構光來解決，提供清晰的預定義結構影像。
應用領域
雙目立體視覺的使用範圍相當廣泛，尤其是以高精度拍攝鄰近區域。但若要達到高精確度，需要額外的參考標記、隨機圖案或光源圖案。透過結構光源將之整合到影像中。該技術非常適合用於座標量測和工作空間的 3D 測量。本技術通常僅能在可接受高處理器負載和較高系統成本的生產環境中使用。
雷射三角測量
雷射三角測量使用 2D 相機和雷射光源來測量物體距離。使用雷射將線條投射到物體上，再以相機來拍攝線條。如果物體距離發生變化，則雷射線條在影像中的位置會產生移動，即可用以計算距離。'
應用領域
透過結構光，雷射三角測量可提供精確的 3D 影像處理結果，即使在拍攝低對比度物體和困難的照明條件下也是如此。該技術非常適合需要高精度的應用。雷射三角測量法廣泛用於品質控制、3D 測量、電子製造和醫療技術。但是其掃描過程造成速度相對較慢，因此並不適用於快節奏的生產環境。
用於精確深度測量的時差測距 (ToF)
時差測距 (ToF) 是一種用於深度測量和判定距離的有效技術。ToF 相機 提供每個畫素的強度值和深度值，該值表示與物體的距離。ToF 技術可用於即時產生詳細的點雲，同時建立強度和可信度圖片。
應用領域
ToF 非常適用於工廠自動化的體積測量、棧板工作、自動駕駛汽車和機器人控制等工作。在醫學也十分有用，例如患者監測和定位。
哪種技術適用於我的應用？
與 2D 相機一樣，並沒有一種通用解決方案，可以適用於所有的 3D 影像處理任務；為了選用最佳 3D 相機技術，必須仔細考慮特定應用的需求。
選擇 3D 技術時的決定性因素
選擇正確的技術時的重要問題是：是否應該檢測物體的位置、形狀、方向或是否存在？精確度需要到什麼程度？物體的表面狀況為何？此外，所需解決方案的工作距離、所需的速度，以及成本和複雜性，也是重要的決定因素；這些因素須與所選 3D 技術的可能性取得平衡，以便做出最佳選擇。
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Application examples of 3D image processing
The following use cases show how machine vision systems with 3D image processing enable flexible and reliable automation solutions for logistics and robotics.
