机器视觉培训让康耐视赋能洞察真实世界
传统的机器视觉系统通过将复杂的三维现实世界简化为二维平面图像来检测物体。过去，我们常通过精心选择软件和硬件，并进行细致的校准，从二维机器视觉图像中提取宽度、长度及尺寸数据。然而，随着工业应用日益复杂，绝大多数现在涉及引导、识别、测量或检测三维物体等问题。虽然运用三维机器视觉可采集并处理物体的长宽高信息，但市场上大多数解决方案都缺乏专为高密度三维点云（通常称为真正的三维）设计的算法和工具，因此结果往往不理想。
引导、识别、测量和检测是实现自动化和扩展流程的一些常见工业应用。在真实三位空间中工作，这将避免感知失真——先进的图像处理技术将经济高效的成像硬件与强大的算法相结合，提高了测量精确性，同时还能定位被隐藏或遮挡缺陷。此外，由于展示全方位呈现而非颜色传递高度信息2.5D图像，这使操作人员能够更轻松地执行任务。
相比之下，生成3D点云可以提供更准确结果。在基于视觉应用方面，3D点云消除了不确定性，同时提供许多优势：减少漏报误报，更广泛检出物体形状、高效操作以及简化培训提升部署速度。
例如，当咖啡杯旋转时，2.5D工具会解读凹面内部为平面，而真正3D工具则采集曲率信息并生成更准确物体模型。这意味着真正3D点云是一个超级“数据集”，可以提供不同层次测量结果，与广泛工具集结合使用，就如同在现实世界中查看检测结果一样简单清晰。
康耐视设计出的In-Sight 3D-L4000视觉设备就充分考虑了这一点，以允许提取形状信息，并识别角度边线。通过直接置于元件上的真正3D图像用户可以提高准确度，将其应用范围扩展到汽车食品饮料包装消费品电子产品等领域。
In-Sight 3D-L4000 3D视觉系统整合激光位移技术智能相机无斑点蓝色激光光学元件，为现代制造业提供了一套全面的3D視覺系統，它们模拟人类視覺感知，为人类與現代機械進行交互提供直觀方式。这些未来指向的大型、三維視覺系統將需要多台傳感器與密集點雲資料以解決對於裝配檢測任務要求嚴苛標準。而通過采用先進圖片處理算法與優化工具有助於打造先進製造未來的是康耐視正準備著為這一過程做好準備。
