3D 機器視覺如何改善制造和運營中的動態響應和性能

什么是機器視覺？

二維機器視覺已經改變了自動化制造，將優雅的軟件算法應用于批量生產零件的生產、檢查和控制。該技術使用成像來構建零件的 360 度整體視圖，并在過程中考慮制造零件的所有因素。軟件和先進工業設備的集成推動了機器和制造部件之間的物理人機接觸。

機器視覺最有利于重復、高產量的生產運行，為操作員提供增強的可見性，以提高生產質量、速度和成本。2D 機器視覺通過檢測產品特征的位置來提供增強的檢測，從而提高質量保證的缺陷率。它通過快速進行重復運動并啟用預編程轉換以批量生產一系列生產步驟來提高生產率和靈活性，類似于計算機編程中的子程序。最后，2D 機器視覺通過這些質量和速度的改進降低了成本。改進的可編程性優化了機器性能并減少了運行機器所需的人力資產。更好的質量還可以轉化為更低的廢料，從而立即降低成本。

憑借其所有顛覆性優勢，2D 機器學習帶來了一些絕佳的改進機會。機器使用光創建目標圖像。因此，這種方法容易受到光照條件變化的影響，例如一天中不同時間的陰影、陰影，從而影響圖像的清晰度。因為它是平面的，二維方法主要適用于二進制評估，例如是否存在特征或是否存在缺陷。

這些挑戰催生了對更進一步改進的成像解決方案的需求：3D。概念很簡單，增加二維圖像的深度需要對整個過程進行重大升級。在這里，我們將概述三維如何擴展 2D 機器視覺的動態響應和過程性能增益，使過程更接近理想狀態：零缺陷、準時制、最低成本。

3D 機器視覺在動態響應方面的優勢

合并第三維所增加的復雜性以指數方式增加了處理器上的計算負載。為了解決這個問題，軟件供應商改進了他們的基礎設施、彈性和按需計算支持。與此同時，5G 的擴展有助于緩解處理限制。很容易看出為什么添加三維會以增加處理為代價改進成像方法，因為更多的數據需要更長的處理時間。但是捕捉特征三維視圖的傳感器使軟件能夠通過圖像中的缺陷進行插值，以使用特征在其他兩個維度中的位置創建準確的圖片。成像過程的彈性隨著更詳細的視圖而增加，從而減少機器的響應時間。

軟件和算法收集和分析數據，無需人工干預即可加速對故障的響應。該過程消除了人為錯誤的重要來源，并通過更準確的圖片減少了信號和響應之間的時間。減少響應時間使流程更接近準時制生產的理想狀態支柱。

3D 機器視覺對系統性能的優勢

3D 機器視覺可以更快、更準確地查看相關特征。此優勢通過查找和解決質量故障來提高性能。該視圖允許工程師定義或預編程用于評估零件完整性問題嚴重性的程序。他們可以優化機器以查看已知的錯誤來源，以提高操作效率，降低零件成本。

添加深度尺寸可以提高測量和切割的準確性，從而實現更嚴格的工藝制造公差。實現可重復的、嚴格的公差可以提高制造的自動化程度，從而降低單件生產成本。

3D 機器視覺可以將成品零件與其計算機輔助設計 (CAD) 模型進行比較，以提高質量。工程師可以開發一個檢查序列來檢查由工程圖或規范管理的 CAD 模型的關鍵尺寸。然后，機器視覺根據在線模型評估零件，并批準該組件或將其拒絕到廢料箱。來自三維的添加數據將檢查過程從針對圖紙的 2D 檢查轉變為 CAD 和產品之間的直接比較。

帶走

3D 機器視覺可改善制造質量、產量和成本。3D 機器學習是大批量生產步驟的理想選擇，它為之前的 2D 方法增加了深度，以創建零件的完整圖片。該圖像可以確定缺陷的大小、形狀、位置和位置，從而為算法提供信息，以提高處理效率或通過掃描、揀選和重新排序來改善供應鏈庫存周轉率。使用這種顛覆性技術的機器可以吸收意想不到的變量和障礙，在不重新編程的情況下導航并完成任務。