3D激光輪廓儀知識整理(待完善)

文章目錄

  • 1.原理和應用場景
    • 1.1 相機原理
      • 1.1.1 測量原理
      • 1.1.2 相機激光器
      • 1.1.3 沙姆鏡頭
      • 1.1.4 相機標定
      • 1.1.5 中心線提取
    • 1.2 應用場景
      • 1.2.1 測量相關應用
      • 1.2.2 缺陷檢測相關應用
  • 2.相機參數介紹及選型介紹
    • 2.1 成像原理
    • 2.2 原始圖成像
    • 2.3 生成輪廓圖
    • 2.4 相機規格參數
      • 2.4.1 單輪廓點數
      • 2.4.2 參考距離
      • 2.4.3 Z軸測量范圍
      • 2.4.4 X軸測量范圍
      • 2.4.5 Z軸分辨率
      • 2.4.6 Z軸重復精度
      • 2.4.7 Z軸線性度(±% of MR)
      • 2.4.8 輪廓數據間隔
      • 2.4.9 數據輸出類型
      • 2.4.10 激光波長
      • 2.4.11 觸發模式
      • 2.4.12 掃描幀率
      • 2.4.13 激光等級
    • 2.5 相機選型評估
      • 2.5.1 精度評估
      • 2.5.2 視場評估
      • 2.5.3 速度評估條件
      • 2.5.4 效率評估
      • 2.5.5 材質評估
      • 2.5.6 成像質量(噪點、空洞)
    • 2.6 多相機拼接
      • 2.6.1 相機上下對射場景
      • 2.6.2 雙相機左右并列拼接
      • 2.6.3 雙相機對向掃描拼接
  • 3.3D項目需求與評估規范
    • 3.1 應用類型
    • 3.2 使用環境
    • 3.3 項目信息
  • 4.相機圖像格式和坐標系
    • 4.1 原始圖
    • 4.2 輪廓圖
    • 4.3 深度圖
    • 4.4 亮度圖
    • 4.5 點云圖
    • 4.6 坐標系介紹
  • 5.系統標定
    • 5.1 直線標定
    • 5.2 靜態標定
    • 5.3 動態標定
    • 5.4 旋轉標定

1.原理和應用場景

1.1 相機原理

3D激光輪廓傳感器是基于激光三角測量法來重建三維場景。向被測物表面投射激光,通過使用2D相機接收其反射光的變化,可以非接觸式測量物體表面輪廓(截面形狀)。通過被測物和輪廓儀間的相對運動,對連續獲取的一組剖面輪廓高度數據來近似地重構出被測物的3D形狀,實現高精度測量及檢測。
在這里插入圖片描述

1.1.1 測量原理

在這里插入圖片描述

1.1.2 相機激光器

激光器由傳統的柱面鏡改為鮑威爾棱鏡,將通過準直透鏡的光線,產生亮度均勻的直線。
在這里插入圖片描述

1.1.3 沙姆鏡頭

沙姆定律定義:當被攝體平面、影像平面、鏡頭平面這三個面的延長面相交于一直線時,即可得到全面清晰的影像。
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述

1.1.4 相機標定

在這里插入圖片描述

1.1.5 中心線提取

在這里插入圖片描述

1.2 應用場景

1.2.1 測量相關應用

檢測電池倉平整度、A級面共面度以及螺釘孔位浮高
在這里插入圖片描述

1.2.2 缺陷檢測相關應用

需要對Pin針歪斜、缺針、高度異常等情況進行檢出。
在這里插入圖片描述

2.相機參數介紹及選型介紹

2.1 成像原理

3D激光輪廓儀是基于激光三角測量法(laser triangulation)來重建三維場景。向被測物表面投射激光平面(光片,sheet of light) ,通過使用CMOS相機接收其反射光的變化,可以非接觸方式測量高度、高度差、寬度等輪廓(截面形狀)。
通過被測物和輪廓儀之間的相對運動,對連續獲取的輪廓數據進行圖像處理重構獲得被測物的3D形狀,實現高精度測量及檢測。
在這里插入圖片描述

2.2 原始圖成像

不同于常規相機焦平面、鏡頭平面和像平面三個平面平行,輪廓儀的三者相交于同一條直線。通過沙姆角設計,擴展了測量景深,使得全測量范圍清晰成像。
在這里插入圖片描述

普通成像

在這里插入圖片描述

沙姆成像

在這里插入圖片描述

2.3 生成輪廓圖

對于線激光三角測量來說,核心算法在于輪廓線中心點的提取,高魯棒性的提取算法可以使傳感器輕松應對各種復雜場景;
對一張原始圖,遍歷每列搜索,每列得到一個輪廓點,這些輪廓點構成一條輪廓線。
在這里插入圖片描述

2.4 相機規格參數

2.4.1 單輪廓點數

指相機Sensor橫向分辨率。
2K系列,單輪廓點數為2048個點 。
3K系列,單輪廓點數為3200個點。
4K系列,單輪廓點數為4096個點。

2.4.2 參考距離

推薦相機的架設高度(相機下端面到目標物表面的距離)
在這里插入圖片描述

2.4.3 Z軸測量范圍

Z軸(高度)方向上可測量的范圍

2.4.4 X軸測量范圍

即橫向視場,X軸(寬度)方向上可測量的范圍。

2.4.5 Z軸分辨率

相機在高度方向上的最高分辨能力,為亞像素分辨率。標注的近端到遠端下的分辨率范圍;在測量范圍內,越靠近近端,Z方向分辨率越高。
在這里插入圖片描述

2.4.6 Z軸重復精度

相機在參考距離高度下架設,激光線打在陶瓷平面,重復采集4096條原始輪廓數據(不進行濾波處理),每條輪廓都有一個平均z值。這些平均z值的最大值減去最小值得到重復精度;

2.4.7 Z軸線性度(±% of MR)

Z方向線性度是在整個測量范圍內被測物的實際距離和測量距離之間的差值。該差值與測量范圍的比例即稱為直線性。 Z方向線性度指示傳感器的絕對測量能力.
在這里插入圖片描述

2.4.8 輪廓數據間隔

沿X軸激光線方向輪廓點的水平間隔,
輪廓數據間隔=測量處視場寬度÷單輪廓點數。
在這里插入圖片描述

2.4.9 數據輸出類型

原始圖:由輪廓儀內集成的2D相機拍攝激光線的原始成像
在這里插入圖片描述
輪廓數據:原始成像經過中心線提取算法所得到的單條點云數據。
在這里插入圖片描述
點云數據:三維數據點的集合,其中每個數據點包含空間X,Y,Z信息。
在這里插入圖片描述
深度圖:包含深度信息的一張二維圖像,深度圖中每個像素的灰度值代表深度信息。
在這里插入圖片描述
亮度圖:包含激光線亮度信息的一張二維圖像,亮度圖中每個像素的灰度值代表亮度信息。
在這里插入圖片描述

2.4.10 激光波長

激光是“電磁波”的一種,“電磁波”存在波長這一標準。激光波長一般為405nm和650nm兩種波長,肉眼判斷分別為藍光和紅光。
在這里插入圖片描述

2.4.11 觸發模式

觸發模式分為軟觸發和硬件觸發。
軟觸發:通過軟件代碼命令來觸發相機拍照
硬觸發:通過外部硬件的控制信號觸發相機拍照

2.4.12 掃描幀率

掃描行頻,相機每秒最高采集多少條剖面輪廓;標注全畫幅下(最大測量范圍下)的行頻和通過縮小感興趣區域(ROI)后可達的最高行頻。

2.4.13 激光等級

根據激光產品對人體組織的危害機理以及造成的傷害程度,按照IEC 60825-1:2014 激光產品安全標準進行分類:將激光產品進行分類。
在這里插入圖片描述

2.5 相機選型評估

2.5.1 精度評估

Z軸系統重復精度判斷:
Z方向絕對誤差一般為Z方向分辨率*(3-8)倍,以海康DP-2060-01H為例,絕對誤差為7.5-24微米。最終乘以3-8倍,主要取決與機構精度,以及環境震動導致。

X/Y精度判斷:
X方向絕對誤差一般為輪廓間隔4-5倍,以DP-2120-01H遠視場為例,絕對誤差為188-236微米(受環境影響)。
在這里插入圖片描述

2.5.2 視場評估

視場位置選擇:
1、視場足夠的條件下使用中間視場,即參考距離高度
2、精度要求高選擇上1/3視場
3、視野要求大選擇下1/3視場
4、切忌不要將激光線太貼近上下視場邊緣(線性度差)

視場大小選擇:
1、首先選取滿足客戶精度要求的相機,此時若視場不滿足,即選擇拼接。
2、若客戶對于精度無要求,那么選取對應視野滿足的相機即可。

2.5.3 速度評估條件

1、相機可達的最大幀率:在保證ROI可以包含被測物高度的前提下,查看相機可達到的上限幀率,一般取可達上限
幀率的90%作為當前最高幀率(為防止編碼器波動或者速度波動造成的誤差)
2、客戶要求的Y方向圖像分辨率:根據客戶精度要求,確定Y方向分辨率Yscale,一般為客戶絕對誤差的1/3,
stepdistance(步進間距)一般等于Yscale(Y軸采樣間距)
3、根據精度和可達的最大幀率確定最快速度:V=當前可達最大幀率*stepdistance

2.5.4 效率評估

檢測效率≠V/被測物料長度,檢測效率=V/周期長度,
周期長度=物料長度+物料間隔,CT時間=周期長度/V

2.5.5 材質評估

紅光藍光選擇:藍光相比紅光精度更高.。
紅色激光(傳統機型): 傳統機型使用紅色激光,成像激光光束較粗,輪廓結果跳動較大,重復性較差。
藍色激光: 藍色激光成像更精細,輪廓結果更穩定,精度更高。
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述

激光對比

針對某些黑色吸光材料時,合適的選擇激光可以使成像效果更好。紅色波長量子效率高,提高黑色物體響應率;下圖為相同曝光參數下成像
在這里插入圖片描述

2.5.6 成像質量(噪點、空洞)

重點關注掃描出來的圖像與實際物體的還原程度對比,當還原程度較高時,成像較好,還原程度較低時,成像較差。
在這里插入圖片描述

2.6 多相機拼接

2.6.1 相機上下對射場景

主要用來測量產品厚度
在這里插入圖片描述

2.6.2 雙相機左右并列拼接

適用條件:樣品需要測試的面積過大,節拍要求高,單相機掃描拼接節拍無法達到要求,需要擴大X方向的視野。
在這里插入圖片描述

2.6.3 雙相機對向掃描拼接

適用條件:單相機掃描出圖盲區過大,使有效區域無法顯示。
在這里插入圖片描述
各個拼接的結構布局都是在進行相對位移,要么相機靜止,樣品移動;要么樣品靜止,相機運動。

3.3D項目需求與評估規范

3.1 應用類型

檢測類型:缺陷檢測、特征有無的判斷等
測量類型:物體的長寬高、特征、體積等
OCR類型:數字、字符、文字識別等
識別類型:特征分類等
定位類型:特征位置、邊緣位置等

3.2 使用環境

使用環境對評估方案精度有重要意義,如有特殊使用環境,請客戶補充說明:
例如設備空間、隔離拍攝等。

3.3 項目信息

有明確的項目需求描述,明確公差范圍、重復精度、絕對精度、檢測效率等信息,確定是設備需求還是解決方案需求,提供必要的當前方案信息和痛點

4.相機圖像格式和坐標系

4.1 原始圖

4.2 輪廓圖

4.3 深度圖

深度圖是由輪廓圖拼接轉換而來

4.4 亮度圖

4.5 點云圖

點云圖是由深度圖轉換而來

4.6 坐標系介紹

5.系統標定

安裝設備時,難以確保安裝后設備的X/Y方向所在平面與載物臺平面平行,設備的Y方向也難以確保和運動掃描方向一致。
設備的安裝誤差會影響測量的絕對精度,可通過系統標定矯正安裝誤差,得到系統坐標系下的點云數據,提高測量的絕對精度。
經過系統標定后,可以將傾斜的平面矯正為水平的平面,方便后續圖像數據處理,比如通過高度閾值分割去除背景噪聲。
在這里插入圖片描述
在這里插入圖片描述

5.1 直線標定

只能矯正X方向(橫向)的安裝誤差,提升X方向的測量絕對精度。
在這里插入圖片描述

5.2 靜態標定

可以矯正X方向(橫向)和Z方向(高度方向)的安裝誤差;提升X方向和Z方向的測量絕對精度。
在這里插入圖片描述

5.3 動態標定

可以矯正X方向(橫向)和Z方向(高度方向)以及Y方向(運動掃描方向)的安裝誤差;提升X\Y\Z三個方向上的測量絕對精度;
該標定方式下,需標定塊或設備其中一個處于運動狀態,兩者產生相對運動。
在這里插入圖片描述

5.4 旋轉標定

適用于轉盤旋轉的場景。
在這里插入圖片描述

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/pingmian/76353.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/pingmian/76353.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/pingmian/76353.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

w285藥店管理系統的設計與實現

🙊作者簡介:多年一線開發工作經驗,原創團隊,分享技術代碼幫助學生學習,獨立完成自己的網站項目。 代碼可以查看文章末尾??聯系方式獲取,記得注明來意哦~🌹贈送計算機畢業設計600個選題excel文…

Google Chrome Canary版官方下載及安裝教程【適用于開發者與進階用戶】

谷歌瀏覽器(Google Chrome)以其高性能、強擴展性和良好的用戶體驗深受全球用戶喜愛。在其多個版本中,Chrome Canary因具備最前沿的功能測試環境,成為開發者和技術探索者的首選。如果你希望第一時間體驗Google Chrome最新功能&…

RocketMQ深度百科全書式解析

?一、核心架構與設計哲學? ?1. 設計目標? ?海量消息堆積?:單機支持百萬級消息堆積,適合大數據場景(如日志采集)。?嚴格順序性?:通過隊列分區(Queue)和消費鎖機制保證局部順序。?事務…

每日一題(小白)暴力娛樂篇19

樣例: 6 1 1 4 5 1 4 輸出: 56 66 52 44 54 64 分析題意可以得知,就是接收一串數字,將數字按照下標每次向右移動一位(末尾循環到第一位),每次移動玩計算一下下標和數字的乘積且累加。 ①接收…

如何應對“最后時刻任務堆積”(鼓包現象)

應對“最后時刻任務堆積”(鼓包現象)的方法包括:合理規劃項目時間表、強化進度跟蹤管理、明確任務優先級、有效的資源配置、提升團隊溝通效率。其中,強化進度跟蹤管理尤為關鍵。根據項目管理協會(PMI)的調查…

19C-19.3環境-impdp導入到view時卡死

幫客戶導入一個用戶時,發現VIEW部分無法進行下去 Processing object type SCHEMA_EXPORT/TABLE/IDENTITY_COLUMN Processing object type SCHEMA_EXPORT/PACKAGE/PACKAGE_SPEC Processing object type SCHEMA_EXPORT/FUNCTION/FUNCTION Processing object type SCH…

一、簡單的 Django 服務

一、配置虛擬環境 1.1 創建一個文件夾在導航欄輸入cmd打開 1.2 安裝依賴兩個庫 pip install virtualenv virtualenvwrapper-win -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple驗證是否安裝成功 virtualenv --version pip show virtualenvwrapper-win 1.3 創建虛擬環境 mkvi…

道路運輸安全員崗位事項有哪些?

道路運輸安全員的崗位事項主要包括以下幾個方面: 安全制度與計劃 參與制定和完善道路運輸企業的安全管理制度、安全操作規程等,確保各項安全工作有章可循。協助制定年度安全工作計劃和目標,并負責組織實施和監督執行情況,定期對…

瀟灑浪: Dify 上傳自定義文件去除內容校驗 File validation failed for file: re.json

Dify上傳文件 添加其他文件類型如 my.myselfsuffix 上傳成功 執行報錯 File validation failed for file: re.json 解決辦法 Notepad 搜索dify源碼 注釋掉,重啟容器 或者直接在容器中修改重啟

工作記錄 2015-08-24

工作記錄 2015-08-24 序號 工作 相關人員 1 更新76.19的D:\FNEHRRD,更新的差不多了,還在測試中。具體情況見附件。 郝 識別引擎監控 Ps (iCDA LOG :剔除了204篇ASG_BLANK之后的結果): LOG_File 20150823.txt BLANK_CDA/ALL 102/947 (10.8%) TIME…

Robot---SPLITTER行星探測機器人

1 背景 先給各位讀者朋友普及一個航天小知識,截止到目前為止,登陸火星的火星車有哪些?結果比較令人吃驚:當前只有美國和中國登陸過火星。 “勇氣”號(Spirit):2004年1月4日,美國國家…

Python asyncio

一些Pre關鍵概念 asyncio 本質上還是單進程單線程的Python程序; 建立event_loop 概念,上面event_loop 可以理解為大腦,下面是若干個可執行的Task; Task 沒有控制權,沒有辦法控制event_loop 執行某個Task,只…

Dify什么?Dify 零門檻打造專屬 AI 應用

Dify 是一個專注于簡化大語言模型(LLM)應用開發的開源平臺,旨在幫助用戶通過可視化界面和模塊化工具快速構建、部署和管理 AI 驅動的應用程序。以下是其核心特點: 主要功能 可視化編排 提供直觀的界面,無需深入編碼即…

Hierarchical Reinforcement Learning for Course Recommendation in MOOCs論文閱讀

論文1簡介 標題:Hierarchical Reinforcement Learning for Course Recommendation in MOOCs 作者:Jing Zhang, Bowen Hao, Bo Chen, Cuiping Li, Hong Chen, Jimeng Sun 單位: 中國人民大學教育部數據工程與知識工程重點實驗室、 中國人民大學信息學院…

零基礎學Git

大家好!最近跟著網上的課程看了一下git的課,淺淺地學了一下,以下內容為作為一個小白初識git的學習歷程和學習筆記!!! 1.Git概述 1.1什么是Git? 分布式版本控制系統(DVCS)&#x…

算法 模版

cin cout加快讀取速度&#xff1a; ios::sync_with_stdio(false); 高精度*高精度 vector<int> mul(vector<int>& a, vector<int>& b) {vector<int>c(b.size()a.size()5,0);for (int i 0; i < a.size(); i) {for (int j 0; j < b.si…

4185 費馬小定理求逆元

4185 費馬小定理求逆元 ??難度&#xff1a;簡單 &#x1f31f;考點&#xff1a;費馬小定理 &#x1f4d6; &#x1f4da; import java.util.Scanner; import java.util.Arrays;public class Main {static int[][] a;public static void main(String[] args) {Scanner sc …

【SQL】常見SQL 行列轉換的方法匯總 - 精華版

【SQL】常見SQL 行列轉換的方法匯總 - 精華版 一、引言二、SQL常見的行列轉換對比1. 行轉列 Pivoting1.1 ??CASE WHEN 聚合函數??1.2 ??IF 聚合函數??1.3 ??PIVOT操作符?? 2.列轉行 Unpivoting2.1 UNION ALL??2.2 ??EXPLODE函數&#xff08;Hive/Spark&#…

操作系統 4.3-生磁盤的使用

磁盤的物理組成 盤面&#xff1a; 磁盤由多個盤面組成&#xff0c;每個盤面上都有數據存儲的區域。 磁道&#xff1a; 每個盤面上都有若干個同心圓&#xff0c;這些同心圓稱為磁道。磁道是數據存儲的路徑。 扇區&#xff1a; 磁道被進一步劃分為若干個扇區&#xff0c;扇區…

PT抽ETM如何包含power信息

在primetime中&#xff0c;可以使用extract_model -power指令使ETM包含power的信息。需要注意的是&#xff0c;需要先設置set power_enable_analysis為true。 例如得到有power信息的ETM指令如下&#xff08;示例&#xff09;&#xff1a; set power_enable_analysis true ex…