2D视觉 vs 3D视觉:赋能智能制造的最优选择
根据高工机器人发布的《2023机器视觉产业发展蓝皮书》数据显示,2D视觉市场规模约为152.24亿元,同比增长20.21%,3D视觉市场约为18.40亿元,同比增长59.90%。由此可见,2D视觉的市场规模占据主导地位,3D视觉则具备更高的市场增速。
那么,我们应该如何选择2D视觉和3D视觉呢?
从数据处理上看:
2D视觉处理的是二维图像数据,只包含物体的长度和宽度信息(即X轴和Y轴)。图像中的每个像素点仅表示颜色和亮度信息,没有深度或高度信息。
3D视觉处理的是三维空间数据,包含了物体的长度、宽度和高度信息(即X轴、Y轴和Z轴)。通过深度图像或点云数据,可以获取物体的三维形状、大小、位置和方向等详细信息。
从算法和技术上看:
2D视觉主要依赖于传统的图像处理算法和计算机视觉技术,如边缘检测、特征提取、图像分割等。随着深度学习技术的发展,基于卷积神经网络(CNN)的2D视觉算法在目标检测、图像分类等任务中取得了显著成果。
3D视觉实现现方式更加多样化,包括结构光、立体视觉、飞行时间(ToF)相机、激光雷达等。此外,深度学习技术也在3D视觉领域得到了广泛应用,如基于点云数据的物体分类和场景分割等。
从场景覆盖上看:
2D视觉通过分析图像的颜色、形状和纹理等特征,以及相对较快的处理速度,能够实现高效的物体识别,在图像识别、人脸识别、目标检测、文字识别等场景实现广泛应用。
3D视觉凭借着更精确、真实的场景感知,以及深度、立体信息的获取,实现对传统的2D视觉技术的补充,通过感知物理环境的变化进行相应的调整,有效扩大机器视觉的应用场景,在机器人导航、虚拟现实、三维重建等场景中也有良好的应用效果。
选择适合的视觉技术取决于具体的应用需求和场景,在某些场景中,2D视觉足够满足需求,而在其他需要更精确的深度感知和定位的场景中,3D视觉更为适用。
华汉2D+3D+AI视觉技术
全方位解决视觉难题
由于产品质量日益精进,企业对于机器视觉技术的要求也越来越高。因为产品稳定性和精度要求不同,它们对于机器视觉技术的需求也各异。这就意味着机器视觉技术也面临着许多挑战。
传统2D视觉依赖灰度,无法获取三维特征,缺乏物体的平面度、体积等信息,同时容易受到环境光的影响,如光线不足或光线过强都可能导致图像质量下降。面临数据量庞大、冗余信息多、特征空间维度高等问题,传统3D视觉的检测方法需要人工提取特征信息,不具有自动提取全部有用特征信息的能力,无法自适应处理复杂工件。
华汉伟业作为一站式视觉解决方案提供商,在给客户进行方案定制的过程中,针对客户的实际情况,常采用2D与3D视觉结合的方式,柔性化定制成本最优、性价比最高的解决方案。
InnoVision 2D视觉检测软件平台主要采用二维图像处理技术,融合了预处理、定位、测量、识别等150多种图像处理工具,应用在3C、新能源、锂电、汽车制造等领域的视觉引导、表面质量检测、二维码识别、字符识别、条形码识别等场景。
HyperShape 3D视觉检测系统可以实现高反光、低对比度场景下结构光相机的三维重建,重点解决HDR、点云去噪、孔洞填充等技术难点,即便物体表面不同区域反光能力差别较大,能够准确地从图像中提取出相关特征,进而保证测量精度。
华汉伟业将2D+3D+AI进行综合运用,能够实现图像级特征融合,满足细微、低对比度缺陷的在线精准检测,将深度学习与传统算法融合,实现功能模块多样性,提高缺陷识别准确性,能快速适应各种工艺变化,全方位解决视觉难题。
由此可见,2D视觉与3D视觉并不存在着绝对的替代关系;二者都将
在各自适合的场景下,最大限度解决用户生产难点,同时又能实现互补,相互融合。
在选择机器视觉技术时,我们应该根据实际需求和应用场景来综合考虑。同时,随着技术的不断发展和创新,未来的机器视觉技术将更加多样化、智能化和高效化,为工业自动化和智能制造领域带来更多的机遇和挑战。
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