一、3D 视觉常见的三维视觉技术包含双目、ToF、激光三角、结构光等如下图1毫米级双目、ToF、结构光(散斑)的精度为 mm 级多见于消费领域如导航避障VR/AR刷脸支付等2微米级线激光、结构光(编码)的精度是 um 级主要应用在工业领域如表面缺陷检测、三维测量等3纳米级另外还有 nm 级精度的光谱共焦技术可用于透明材质物体的三维测量二、激光三角法按照激光投射的不同模式激光三角法有点激光、线激光、多线激光、激光网格等2.1 测量原理为了直观的了解激光三角法用点激光位移传感器演示其测量原理如下2.2 精度范围在3D视觉技术中从被测物的大小和纵向精度来考虑广义三角法 (包含激光三角法) 处于中间的位置如下- 被测物体的大小范围 1mm ~ 8m对应精度 1um ~ 0.4mm三、线激光3D相机线激光3D相机是一种基于三角测量原理通过图像传感器捕获激光发生器投射在物体表面的激光线信息重构物体表面轮廓信息的三维相机。其结构示意图如下3.1 深度测量范围3.1.1 镜头景深实际应用中光圈的减小是有一定限度的1) 如果光圈太小则会产生衍射使得较小的细节信息变的模糊(即在最佳焦点下可解析的特征尺寸会变大)2) 随着光圈的减小进入图像传感器的光线也会越少相应地就要增大(激光器)功率或(相机)曝光时间3.1.2 沙姆定律在光圈调节受限的情况下如果仍有部分成像不清晰则可采用沙姆结构将镜头逐渐倾斜从而使整个物体表面都可以清晰成像如下图线激光3D相机为了增大深度测量范围通常采用沙姆结构如下- 被摄物平面 (激光平面)、镜头平面、胶片平面 (像平面) 交于一条直线即沙姆定律(Scheimpflug principle)3.2 结构形式线激光3D相机基本的结构形式有四种直射式、斜射式、反射式、同侧式。其它的结构多是在此基础上的发展演变直射式布置安装简单计算结果的应用非常直观是目前最常用也是一种通用的结构形式斜射式布置安装简单计算结果的应用不够直观多用于对精度要求高的平面物体的特征测量反射式布置安装复杂计算结果的应用不够直观多用于反射特性较弱的深色物体的表面测量同侧式多用于高反光件比较少见 (因为直射式和斜射式通过俯仰一定的角度也可达到类似的效果)3.2.1 分辨率线激光3D相机的分辨率可分为三个方向3.2.2 光学遮挡虽然增大相机光轴和激光平面之间的夹角可以提高 z 轴分辨率但随着夹角 θ 的增大光学遮挡现象也会愈发明显尤其是物体表面有凹凸起伏时四种结构均存在一定的遮挡激光线照不到的区域称为阴影相机接收不着反射光线的区域称为盲区因为激光发射线正对被测物所以直射式的阴影最小同理因为相机正对被测物所以反射式的盲区最小实际中大部分被测物的表面通常都是凹凸起伏的。因此θ 角的设计要充分考虑精度(z轴) 和 遮挡(阴影和盲区) 的平衡此外也可增加激光器数量从不同方向投射来减少阴影或者增加相机数量从不同角度拍摄将多幅图像进行融合来降低盲区3.3 散射特性当激光束打在不同的被测物上时考虑物体表面的散射特性可分为四种情况a激光打在镜面上时发生镜面反射反射方向取决于激光和表面的相对方向反射光一般不会进入相机表现为无信号b激光打在朗伯体上发生均匀散射散射的强度正比于观察方向和表面法向量夹角的余弦是一种最理想的情况c激光打在普通物体上通常发生定向散射即最大散射强度出现在一个理想的反射方向上散射分布的角半宽取决于表面粗糙度d激光打在半透明物体上(塑料、玻璃等)光线会进入物体内部发生体散射 (volume scattering)实际中物体表面的散射特性是 a) b) c) d) 的混合其中占主导地位的散射特征主要取决于表面粗糙度如下图- 随着表面粗糙度的增加物体的散射特性由镜面散射占主导地位逐渐演变为漫散射占主导如果物体表面的颗粒大小和入射光的波长相近时激光容易发生相长和相消干涉产生散斑噪声如下此外激光散斑噪声也与成像系统的放大率有关放大率 β 越大散斑噪声愈发明显。保持系统结构不变更换焦距为之前 1/2 的镜头对于同样的激光条新拍摄的图像如下对于线激光3D相机如果出现比较明显的散斑噪声会影响光条中心点的提取精度如下3.4 多重反射如果被测物体的表面不均匀则除了光学遮挡外还有可能出现多重反射如下图- 光线1是入射光在物体表面发生的第一次反射光线2是入射光在物体表面发生的第二次反射这两条光线在探测器上的成像位置不同二次或多次反射的光线与一次反射的光线相比在光条图像上会看到明显变粗的倾向因此可将宽度超过一定阈值的光条剔除掉但是对于二次反射的光线如果其反射的强度大于一次反射的强度则可能会形成假像影响测量精度这种二次反射形成的假像在物体材质为金属且表面存在小孔洞时出现的概率较大目前暂无有效的方法 (潜在可能解决的一个方向是线偏振)四、行业浅析从线激光3D相机到3D视觉产业再到整个机器视觉的产业链图谱如下1上游是基础器件的生产商如镜头、图像传感器、算法平台等2中游为视觉系统制造商如 ToF相机、线激光3D相机、结构光相机等3下游则是围绕中游提供的视觉系统深入到各个行业的系统集成商如3C行业的缺陷检测、汽车制造的质量控制等随着国家智能制造大战略的推进整个行业将迎来快速增长期尤其是国产化替代的进程会大大加快替代过程会先从产业链的下游再到中游最后扩展到上游以线激光3D相机为例在 2015年以前第一梯队主要是Keyence、LMI、Cognex等国外品牌第二梯队有SICK、米铱、SmartRay等众多国外厂家国内鲜有成规模的企业与之竞争。然而到了 2020年左右国内涌现出了深视智能、中科行智等一批国产厂商虽然暂时不能完全替代第一梯队但已经对第二梯队形成了较大的冲击。由此预测在未来的 5-8年内机器视觉行业内将会出现不止一家独角兽企业完成产业链上-中-下游的全面整合对当前第一二梯队的国外品牌形成全面的冲击至少完成50%以上的国产化替代。未来机器视觉行业内独角兽企业的形成有两种可能一种可能是做某行业系统集成的下游企业在业务拓展到一定规模后反过来向上收购中游的3D视觉企业最后把触手伸向上游的基础器件厂家完成全产业链的整合另一种则是中游的视觉系统企业在给下游企业提供视觉设备时逐渐积累了具体行业内的应用经验从而引入新的业务形成对原来下游企业的成本优势从而完成产业链的整合。结束语:我们一起学习阅读其过程中更进一步声明部分内容来自于网络如有侵权请联系我方核实修改。