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如何使用Intel的交鑰匙型LiDAR相機來探測視野中與物體的距離

機器人創新生態 ? 來源:機器人創新生態 ? 作者:機器人創新生態 ? 2020-11-02 10:17 ? 次閱讀

在近年,越來越多工業自動化領域的機器設計者,需要實施某種形式的機器視覺,以確定距特定視野內所有物體的距離。實施這種形式的機器視覺進行測距的原因可能會有所不同,包括感測一般環境中的變化或侵入、生產線上的物體距離,或者操作人員或機器人對危險的整體防護。尤其在工業倉庫中,室內車輛正在實施機器視覺,以實現自動駕駛、物體定位與識別以及障礙物的檢測與躲避。

最常見的室內機器視覺物體距離檢測方法是光探測和測距 (LiDAR),在這種方法中,使用激光來測量物體之間的距離。LiDAR 測量反射激光的返回時間和波長,以確定到每個點的距離。但是,LiDAR 機器視覺算法非常復雜且學習曲線陡峭,需要機器視覺專家編寫應用代碼。 本文將向開發人員展示如何針對這些應用使用 Intel 的交鑰匙型 LiDAR 相機來探測視野中與物體的距離。它解決了在不了解機器視覺技術和算法復雜性的情況下,將機器視覺快速添加到新系統或現有系統中的問題。然后,它將展示如何通過高速 USB 3.1 將 Intel LiDAR 相機與 UDOO 中的單板計算機 (SBC) 配對。

室內工業自動化環境中的機器視覺

隨著更多設備進入車間以及更多的操作員和用品,工業自動化室內環境變得越來越動態化。所有機器、傳感器和更高水平的自動化的目標均是提高效率,同時確保操作員的安全。 許多情況下,添加更多的傳感器用于檢測目標區域中的物體,包括人。生產線上的物體可以通過多種方式進行檢測,包括檢測由于物體通過而引起的環境光變化的基本光傳感器、物體重力作用下的機械開關或者發生產品滾動時穿過已中斷的生產線的一束光。雖然這些方法適用于基本的物體檢測,但隨著自動化程度越來越高,就需要類似于人眼的更復雜的視覺檢測功能。 機器視覺大致類似于為機器添加視力,以識別不同的顏色,區分物體并分辨多種運動。但是,一種常見且高度實用的機器視覺類型是檢測視野內所有物體的距離。 有兩種常見的方法可以進行多物體測距。第一種是雷達,但在室內環境下,首先需要考慮的是持續暴露在高頻信號下對操作人員造成的危害。室外環境下,雷達信號會被物體反射并向四周發散,但不會造成任何危害。用于室內時,雷達會反復反射多個物體,從而造成強烈的電磁干擾 (EMI)。長時間暴露會對操作人員的身體健康造成長期影響。 對視野內多個物體測距的第二種常用方法是激光測距,也稱為 LiDAR。一束或多束激光束對準待測距物體。將激光束反射回在其發射點的接收器所花費的時間以及光束發生的任何相移與發射激光的時間和相位進行比較。一種算法根據時間和相位差計算到物體的距離,并轉換為厘米或英寸。 單激光束檢測一個物體的時間和相位差的計算非常簡單。但是,更復雜的機器視覺應用將會出現計算視野中許多物體距離的情況。結合這些計算來創建距離的可視化圖形并非易事,而且需要大量的開發時間。

可進行距離檢測的機器視覺

Intel RealSense 的 82638L515G1PRQ 高分辨率 L515 LiDAR 深度相機就是一種可以快速啟動并運行的機器視覺應用的實用解決方案(圖 1)。相機直徑為 61 mm,深度為 26 mm,包含一個 LiDAR 圖像深度單元、紅、綠、藍 (RGB) 相機和一個慣性測量裝置 (IMU)。LiDAR 相機可以返回 1024 x 768 或 1920 x 1080 的圖像位圖,每個像素代表該點到相機的距離。

Intel L515 LiDAR 相機返回其視野中的某個區域的位圖圖像。但是,LiDAR 相機不是返回該區域的典型攝影圖像,而是返回圖像,其中每個像素的 RGB 值表示每個像素距 Intel L515 相機的距離。該相機的分辨率為 0.25 - 9 米。該相機還包含一個標準的 2 兆像素 (MP) (RGB) 圖像相機,這在開發過程中非常有用。建議將該相機用于室內照明,因為其并非設計用于在陽光充足的地方。 圖 2 所示為 Intel L515。相機圖像的中心為前景中的植物,并分為兩部分。左側以自然色顯示植物和背景的常規 RGB 相機圖像。右側是每個物體到相機距離的直觀表示。前景中的植物顯示為藍色陰影,而背景中的墻壁顯示為亮橙色。在右側,墻壁距離相機中心更遠,因此圖像變成更深的紅色陰影。

使用此信息,軟件可以處理圖像數據以確定物體和相機之間的距離。 憑借其緊湊的外形和高集成度,Intel L515 LiDAR 相機適用于必須在新系統或現有系統中快速實施機器視覺深度檢測的室內工業自動化應用。對于移動系統,Intel L515 包含可感測 ±4 g 加速度的 IMU 和可感應高達 ±1000?/s 旋轉的陀螺儀。這適用于工業自動化工廠中使用的大多數室內車輛或機器人。當為 IMU 固件編碼時必須小心,因為撞到障礙物的車輛或機器人可能瞬間看到超過 4 gs 的速度,必須考慮這種異常情況。

完整系統中的機器視覺

Intel L515 可通過高速 USB 3.1 接口連接 PC 或單板計算機 (SBC)。相機外殼上已配備 USBType-C 連接器,因此可以使用帶有 Type C 連接器的標準電纜來簡化集成工作。由于機器視覺圖像處理可能會占用大量 CPU,因此建議您使用功能強大的電腦,以便在必要時實時處理圖像數據集。UDOO KTMX-UDOOBL-V8G.00 Bolt V8 是基于四核處理器的高性能 SBC,這種處理器運行速度為 2.0 GHz (GHz)(提升 3.6 GHz),支持高達 32 GB 的 DRAM 。對于程序存儲器,可以使用 M.2 固態硬盤 (SSD),并且還支持 SATA-3 標準硬盤驅動器接口。

UDOO Bolt V8 提供兩個 HDMI 1.4 視頻接口,用于連接顯示器。需要聯網,可以使用板載 RJ-45 連接器通過有線千兆位以太網連接工廠網絡。支持 Wi-Fi藍牙。通過 3.5 英寸標準插頭支持立體聲音頻。這款單板機可運行任何 64 位 x86 兼容操作系統,包括 Microsoft Windows 和任何 64 位 Linux 發行版。這款功能強大的單板機需要 19 V、65 W 電源來支持其 2 GHz 的性能。 至于機器視覺數據算法,UDOO Bolt V8 已具有足夠的處理能力。該設備可通過高速 USB 3.1 Type C 接口從 Intel RealSense L515 接收數據,并在必要時在連接任一 HDMI 接口的顯示器上顯示圖像。連接到任一音頻輸出插孔的揚聲器均可發出警示或警告音。

總結

具有深度感測功能的機器視覺是快速擴展的領域,如果從頭構建,可能需要復雜的代碼和硬件。將機器視覺系統與可在預先編程的固件中執行深度計算的交鑰匙型解決方案集成在一起,可以節省時間和金錢,從而在工業自動化環境中快速可靠地使用高性能機器視覺系統。

責任編輯:xj

原文標題:干貨 | 英特爾Realsense? LiDAR技術如何提高工廠安全性和生產率?

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