Выбор правильной 3D-системы зрения для потребностей промышленной автоматизации

Основные параметры для оценки

Машинное зрение — одна из движущих сил промышленной автоматизации. Долгое время оно в основном продвигалось вперед за счет улучшений в 2D-образовом сенсировании, и для некоторых приложений 2D-методы все еще оптимальный выбор.

Однако большинство вызовов, с которыми сталкивается машинное зрение сегодня, имеют 3D-характер. Поэтому эта статья рассматривает методы, усиливающие 3D-системы зрения, позволяющие захватывать 3D-поверхность.

Пока рынок предлагает широкий спектр 3D-сенсорных решений, нужно понимать различия между ними и их пригодность для конкретных приложений. Важно осознать, что в конечном счете невозможно разработать оптимальное решение, которое удовлетворило бы все потребности.

Эта статья фокусируется на самых важных параметрах 3D-систем зрения, которые нужно учитывать при выборе решения для конкретного приложения, и какие компромиссы возникают, когда некоторые параметры довольно высоки. Каждый параметр разделен на 5 уровней для лучшего сравнения отдельных технологий и возможностей, которые они предоставляют.

Наша следующая статья посмотрит на 3D-сенсорные технологии детально и обсудит их преимущества и ограничения в отношении параметров сканирования.

Технологии, питания 3D-системы зрения, можно разделить на следующие категории:

A. Time-of-flight

• Area scan
• LiDAR

B. Методы на основе триангуляции

• Лазерная триангуляция (или профилометрия)
• Фотограмметрия
• Стереозрение (пассивное и активное)
• Структурированный свет (один кадр, множественные кадры)
• Новая технология «параллельный структурированный свет»

Параметры

Объем сканирования (Scanning volume)

Типичный рабочий объем системы, используемой в метрологических приложениях, составляет около 100 мм x 100 мм x 20 мм, в то время как стандартное требование для решений bin picking — около 1 м³. Это может выглядеть как простое изменение параметров, однако разные технологии могут преуспевать при разных рабочих объемах.

В то время как увеличение диапазона в направлениях XY больше связано с FOV (полем зрения) системы и может быть расширено использованием более широкого объектива, расширение в направлении Z приносит проблему удержания объекта в фокусе. Это называется глубиной резкости (depth of field). Чем глубже должна быть глубина резкости, тем меньше апертура камеры (или проектора) должна быть. Это сильно ограничивает количество фотонов, достигающих сенсор, и таким образом ограничивает использование некоторых технологий для более высокого диапазона глубины.

Мы можем определить пять категорий на основе диапазона глубины резкости​:

1. Очень малый: до 50 мм

2. Малый: до 500 мм

3. Средний: до 1500 мм

4. Большой: до 4 м

5. Очень большой: до 100 м

Хотя диапазон глубины камеры может быть расширен за счет уменьшения апертуры, это ограничит количество захваченного света (как от источника света в активной системе, так и от окружающей иллюминации). Более сложная проблема — расширить диапазон глубины активной проекционной системы, где уменьшение апертуры ограничит только сигнал, но не окружающую иллюминацию. Здесь лазерные проекционные системы (такие как 3D-сенсоры Photoneo) преуспевают, так как они способны достигать больших и практических объемов для робототехнических приложений.

Время сбора и обработки данных (Data acquisition & processing time)

Один из самых ценных ресурсов в 3D-сканировании — свет. Получение максимально возможного количества фотонов от правильного источника света в пиксели критично для хорошего сигнал-шум отношения измерения. Это может быть проблемой для приложения с ограниченным временем захвата.

Другой важный фактор, влияющий на время — способность технологии захватывать объекты в движении без остановки (объекты на конвейерной ленте, сенсоры, смонтированные на движущемся роботе и т.д.). При рассмотрении динамических сцен, применимы только «однокадровые подходы» (one-shot approaches) (отмеченные оценкой 5 в нашем параметре времени сбора данных). Это потому, что другие подходы требуют множественных кадров для захвата 3D-поверхности, следовательно, если сканируемый объект движется или сенсор в движении, выход будет искажен.

Другой аспект, связанный со временем цикла — является ли приложение реактивным и требующим мгновенного результата (например, умная робототехника, сортировка и т.д.) или достаточно доставки результата позже (например, оффлайн метрология, реконструкция плана завода, оцифровка места преступления и т.д.).

В общем, чем дольше время захвата, тем выше качество, и наоборот. Если клиенту требуется короткое время и высокое качество, метод «parallel structured light» является оптимальным решением.

Время сбора данных:

1. Очень высокое: минуты и более

2. Высокое: ~5 с

3. Среднее: ~2 с

4. Короткое: ~500 мс

5. Очень короткое: ~50 мс

Время обработки данных:

1. Очень высокое: часы и более

2. Высокое: ~5 с

3. Среднее: ~2 с

4. Короткое: ~500 мс

5. Очень короткое: ~50 мс

Разрешение (Resolution)

Разрешение — это способность системы распознавать детали. Высокое разрешение необходимо для приложений, где есть мелкие 3D-особенности в большом рабочем объеме.

Главная проблема в увеличении разрешения во всех камерных системах — уменьшение количества света, достигающего отдельные пиксели. Представьте приложение сортировки яблок на конвейерной ленте. Изначально только размер яблока является параметром сортировки. Однако клиенту может также понадобиться проверить наличие плодоножки. Анализ данных покажет, что нужно удвоить разрешение выборки объекта, чтобы получить необходимые данные.

Чтобы увеличить разрешение выборки объекта в два раза, разрешение образцового сенсора должно увеличиться в четыре раза. Это ограничивает количество света в четыре раза (тот же световой поток делится на четыре пикселя). Однако хитрость в том, что нам нужно обеспечить глубину резкости исходной системы. Для этого нам нужно уменьшить апертуру, что ограничит свет еще в четыре раза. Это означает, что для захвата объектов в том же качестве нам нужно либо экспонировать их в шестнадцать раз дольше, либо иметь в шестнадцать раз более мощные источники света. Это сильно ограничивает максимально возможное разрешение систем реального времени.

Как эмпирическое правило, используйте минимально необходимое разрешение, чтобы иметь возможность быстро захватывать сканируемые объекты. Вы также сэкономите время благодаря более короткому времени обработки. В качестве альтернативы, некоторые устройства (например, PhoXi 3D Scanner от Photoneo) имеют способность переключаться между средним и высоким разрешением​ для соответствия потребностям приложения.

5 категорий по средним 3D-точкам на измерение, или XY-Разрешению​:

1. Очень малый: ~100 тыс. точек

2. Малый: ~300 тыс. точек (VGA)

3. Средний: ~1 млн точек

4. Высокий: ~4 млн точек

5. Расширенный: ~100 млн точек

Точность и прецизионность (Accuracy & precision)

Точность — это способность системы извлекать информацию о глубине. Хотя некоторые технологии масштабируемы для получения точного измерения (такие как большинство триангуляционных систем), другие не являются таковыми из-за физических ограничений (как системы time-of-flight).

Мы называем это разрешением по глубине​:

1. Очень малый: >10 см

2. Малый: ~2 см

3. Средний: ~2 мм

4. Высокий: ~250 мкм

5. Очень высокий: ~50 мкм

Надежность (Robustness)

Надежность относится к способности системы обеспечивать высококачественные данные в различных условиях освещения. Например, некоторые системы полагаются на внешний свет (такой как солнечный свет или внутреннее освещение) или они способны работать только в пределах ограниченных уровней окружающего света (света, который не является частью работы системы). Окружающий свет увеличивает значения интенсивности, сообщаемые внутренними сенсорами, и увеличивает шум измерения.

Многие подходы пытаются достичь более высокого уровня устойчивости с помощью математики (как вычитание черного уровня), но эти техники довольно ограничены. Проблема кроется в специфическом шуме, называемом «shot noise» или «квантовый шум». Это означает, что если в среднем десять тысяч фотонов достигают пикселя, квадратный корень из этого числа — сто — является стандартным отклонением неопределенности.

Проблема лежит в уровне окружающей иллюминации. Если «shot noise», вызванный окружающей иллюминацией, превышает уровни сигнала от активной иллюминации системы, видимое качество данных падает. Другими словами, окружающая иллюминация приносит ненужный шум, который может в конечном счете перекрыть полезный сигнал и таким образом нарушить итоговое качество 3D-данных.

Давайте определим внешние условия, где устройство может работать:

1. В помещении, темная комната

2. В помещении, экранированный рабочий объем

3. В помещении, сильные галогенные лампы и матовые окна

4. На улице, рассеянный солнечный свет

5. На улице, прямой солнечный свет

Когда речь идет о надежности сканирования разных материалов​, решающим фактором является способность работать с интеррефлексиями:

1. Диффузные, хорошо текстурированные материалы (камни, ...)

2. Диффузные материалы (белая стена)

3. Полуглянцевые материалы (анодированный алюминий)

4. Глянцевые материалы (полированная сталь)

5. Зеркальные поверхности (хром)

Дизайн и связь (Design & connectivity)

Существует несколько факторов, влияющих на физическую надежность 3D-систем зрения и обеспечивающих их высокую производительность даже в сложных промышленных средах. К ним относятся термическая калибровка, варианты питания, такие как PoE (Power over Ethernet) & 24 В, и адекватный IP-рейтинг, причем промышленные 3D-сканеры должны нацеливаться на минимум IP65.

Другие факторы — вес и размер устройства, которые ограничивают его использование в некоторых приложениях. Наличие легкого и компактного, но мощного решения позволит клиентам монтировать его практически везде. Именно поэтому PhoXi 3D Scanner имеет корпус из углеволокна​. Наряду с термической стабильностью, он предлагает легкий вес даже для систем с длинной базой.

1. Очень тяжелый: >20 кг

2. Тяжелый: ~10 кг

3. Средний: ~3 кг

4. Легкий: ~1 кг

5. Очень легкий: ~300 г

Соотношение цена/производительность (Price/performance ratio)

Цена 3D-системы зрения — еще один важный параметр. Приложение должно приносить ценность клиенту. Оно может либо решать критическую проблему (возможно, с большим бюджетом), либо делать процесс более экономичным (чувствительным к бюджету).

Некоторые ценовые аспекты связаны с конкретными технологиями, другие определяются объемом производства или предоставляемыми сервисами и поддержкой. В последние годы потребительский рынок принес дешевые 3D-сенсорные технологии за счет массового производства. С другой стороны, такие технологии приходят с недостатками, такими как отсутствие возможности кастомизации и обновлений, надежность, доступность линейки продуктов и ограниченная поддержка.

3D-зрительные технологии по их цене:

1. Очень высокая: ~100 тыс. евро

2. Высокая: ~25 тыс. евро

3. Средняя: ~10 тыс. евро

4. Низкая: ~1000 евро

5. Очень низкая: ~200 евро

Теперь вы знаете, какие основные параметры 3D-систем зрения и какую роль каждый из них играет в конкретных приложениях и для разных целей.

Наша следующая статья объяснит, как отдельные 3D-сенсорные технологии выполняются с точки зрения этих параметров, какие основные различия между ними и какие их ограничения и преимущества.