Sistemas de visão 3D – qual é o certo para você?

Parâmetros básicos a serem observados

A visão de máquina é uma das forças motrizes da automação industrial. Por muito tempo, ele foi impulsionado principalmente pelas melhorias na detecção de imagens 2D e, para algumas aplicações, os métodos 2D ainda são uma escolha ideal.

No entanto, a maioria dos desafios que a visão de máquina enfrenta hoje tem um personagem 3D. Portanto, este artigo analisa os métodos que capacitam os sistemas de visão 3D, permitindo a captura de uma superfície 3D .

Embora o mercado ofereça uma ampla gama de soluções de sensores 3D, é preciso entender as diferenças entre eles e sua adequação para aplicações específicas. É importante perceber que é impossível desenvolver uma solução ideal que satisfaça todas as necessidades .

Este artigo enfoca os parâmetros mais importantes dos sistemas de visão 3D que devem ser considerados ao selecionar uma solução para uma aplicação específica e quais são as compensações de alguns parâmetros serem bastante altos . Cada parâmetro é dividido em 5 níveis para uma melhor comparação das tecnologias individuais e as possibilidades que oferecem.

Nosso próximo artigo observe as tecnologias de detecção 3D em detalhes e discuta suas vantagens, bem como as limitações em relação aos parâmetros de digitalização.

As tecnologias que alimentam os sistemas de visão 3D podem ser divididas nas seguintes categorias:

A. Tempo de voo

• Varredura de área
• LiDAR

B. Métodos baseados em triangulação

• Triangulação a laser (ou perfilometria)
• Fotogrametria
• Visão estéreo (passiva e ativa)
• Luz estruturada (um quadro, vários quadros)
• A nova tecnologia de “luz estruturada paralela”

Parâmetros

Volume de digitalização

Um volume operacional típico de um sistema usado em aplicações de metrologia é de cerca de 100 mm x 100 mm x 20 mm, enquanto o requisito padrão para soluções de coleta de lixo é de aprox. 1m ³ . Isso pode parecer uma simples mudança de parâmetros, no entanto, diferentes tecnologias podem se destacar em diferentes volumes operacionais .

Enquanto aumentar o alcance nas direções XY está mais relacionado ao FOV (campo de visão) de um sistema e pode ser estendido com o uso de uma lente mais ampla, uma extensão na direção Z traz o problema de manter um objeto em foco. Isso é chamado de profundidade de campo . Quanto mais profunda a profundidade de campo precisa ser, quanto menor a abertura da câmera (ou projetor) tem que ser. Isso limita fortemente o número de fótons que atingem o sensor e, portanto, limita o uso de algumas tecnologias para uma faixa de profundidade maior.

Podemos definir cinco categorias com base no intervalo de profundidade de campo :

1. Muito pequeno:até 50 mm

2. Pequeno:até 500 mm

3. Médio:até 1500 mm

4. Grande:até 4 m

5. Muito grande:até 100 m

Embora a faixa de profundidade de uma câmera possa ser estendida reduzindo a abertura, ela limitará a quantidade de luz capturada (tanto da fonte de luz em um sistema ativo quanto de uma iluminação ambiente). Um problema mais complexo é estender a faixa de profundidade de um sistema de projeção ativa, onde a redução da abertura limitará apenas o sinal, mas não a iluminação ambiente. Aqui, sistemas de projeção baseados em laser (como os dos sensores 3D da Photoneo) se destacam porque são capazes de atingir volumes grandes e práticos para aplicações de robôs.

Aquisição de dados e tempo de processamento

Um dos recursos mais valiosos na digitalização 3D é a luz. Obter tantos fótons de uma fonte de luz correta em pixels é essencial para uma boa relação sinal-ruído da medição . Isso pode ser um desafio para um aplicativo com tempo de aquisição limitado.

Outro fator importante que afeta o tempo é a capacidade de uma tecnologia de capturar objetos em movimento sem parar (objetos em uma esteira rolante, sensores ligados a um robô em movimento, etc.). Ao considerar cenas dinâmicas, apenas "abordagens únicas" são aplicáveis (marcado com uma pontuação de 5 em nosso parâmetro de tempo de aquisição de dados). Isso ocorre porque outras abordagens exigem vários quadros para capturar uma superfície 3D; portanto, se o objeto digitalizado se mover ou o sensor estiver em movimento, a saída será distorcida.

Outro aspecto relacionado ao tempo de ciclo é se um aplicativo é reativo e requer um resultado instantâneo (por exemplo, robótica inteligente, classificação, etc.) ou é suficiente entregar o resultado mais tarde (por exemplo, metrologia off-line, reconstrução de uma planta de chão de fábrica, digitalização da cena do crime, etc.).

Em geral, quanto maior o tempo de aquisição, maior a qualidade e vice-versa. Se um cliente requer um tempo curto e alta qualidade, o método de “luz estruturada paralela” é a solução ideal.

Tempo de aquisição de dados​:

1. Muito alto:minutos e mais

2. Alto:~5s

3. Médio:~2s

4. Curto:~500 ms

5. Muito curto:~50 ms

Tempo de processamento de dados​:

1. Muito alto:horas e mais

2. Alto:~5s

3. Médio:~2s

4. Curto:~500 ms

5. Muito curto:~50 ms

Resolução

Resolução é a capacidade de um sistema de reconhecer detalhes . Alta resolução é necessária para aplicações onde há pequenos recursos 3D dentro de um grande volume operacional.

O maior desafio em aumentar a resolução em todos os sistemas baseados em câmeras é a diminuição da quantidade de luz que atinge pixels individuais. Imagine uma aplicação de separação de maçãs em uma esteira transportadora. Inicialmente, apenas o tamanho de uma maçã é o parâmetro de classificação. No entanto, o cliente também pode precisar verificar a presença de um talo. A análise de dados mostraria que é preciso estender a resolução de amostragem do objeto duas vezes para obter os dados necessários.

Para aumentar a resolução de amostragem do objeto duas vezes, a resolução do sensor de imagem deve aumentar por um fator de quatro. Isso limita a quantidade de luz por um fator de quatro (o mesmo fluxo de luz é dividido em quatro pixels). No entanto, a parte complicada é que precisamos garantir a profundidade de campo do sistema original. Para fazer isso, precisamos reduzir a abertura, o que limitará a luz em outro fator de quatro. Isso significa que para capturar os objetos com a mesma qualidade, precisamos expô-los a um tempo dezesseis vezes maior ou precisamos ter fontes de luz dezesseis vezes mais fortes. Isso limita fortemente a resolução máxima possível de sistemas em tempo real.

Como regra geral, use a resolução mínima necessária para poder capturar objetos digitalizados rapidamente. Você também economizará algum tempo graças ao menor tempo de processamento. Como alternativa, alguns dispositivos (por exemplo, Photoneo's PhoXi 3D Scanner) têm a capacidade de alternar entre média e alta resolução para atender às necessidades de uma aplicação.

5 categorias de acordo com a média de pontos 3D por medição , ou Resolução XY :

1. Muito pequeno:~100k pontos

2. Pequeno:~300k pontos (VGA)

3. Médio:~1 milhão de pontos

4. Alto:~4 milhões de pontos

5. Estendido:~100 milhões de pontos

Exatidão e precisão

Precisão é a capacidade de um sistema de recuperar informações de profundidade. Embora algumas tecnologias sejam escaláveis ​​para obter uma medição precisa (como a maioria dos sistemas de triangulação), outras não são devido a limitações físicas (como sistemas de tempo de voo).

Chamamos isso de resolução de profundidade :

1. Muito pequeno:>10 cm

2. Pequeno:~2 cm

3. Médio:~2 mm

4. Alto:~250 um

5. Muito alto:~50 um

Robustez

Robustez refere-se à capacidade de um sistema de fornecer dados de alta qualidade em várias condições de iluminação. Por exemplo, alguns sistemas dependem de luz externa (como luz solar ou iluminação interna) ou são capazes de operar apenas dentro de níveis limitados de luz ambiente (luz que não faz parte da operação do sistema). Luz ambiente aumenta os valores de intensidade relatados por sensores internos e aumenta o ruído de medição .

Muitas abordagens tentam alcançar um nível mais alto de resistência usando matemática (como a subtração do nível de preto), mas essas técnicas são bastante limitadas. O problema reside em um ruído específico, chamado “shot noise” ou “quantum noise” . Isso significa que, se dez mil fótons em média atingirem um pixel, a raiz quadrada desse número – cem – é o desvio padrão da incerteza .

O problema está no nível de iluminação ambiente. Se o "ruído de disparo" causado pela iluminação ambiente ultrapassar os níveis de sinal da iluminação ativa do sistema, a qualidade aparente dos dados cairá . Em outras palavras, a iluminação ambiente vem com um ruído desnecessário que pode eventualmente ultrapassar o sinal útil e, assim, atrapalhar a qualidade final dos dados 3D.

Vamos definir condições externas onde um dispositivo pode operar:

1. Dentro de casa, quarto escuro

2. Volume operacional interno e blindado

3. Dentro de casa, luzes fortes de halogênio e janelas de vidro leitoso

4. Ao ar livre, luz solar indireta

5. Ao ar livre, luz solar direta

Ao falar sobre a robustez da digitalização de diferentes materiais ​, o fator decisivo é a capacidade de trabalhar com interreflexões:

1. Materiais difusos e bem texturizados (rochas, …)

2. Materiais difusos (parede branca)

3. Materiais semibrilhantes (alumínio anodizado)

4. Materiais brilhantes (aço polido)

5. Superfícies espelhadas (cromadas)

Design e conectividade

Existem vários fatores que influenciam a robustez física dos sistemas de visão 3D e garantem seu alto desempenho mesmo em ambientes industriais desafiadores. Isso inclui calibração térmica, opções de alimentação, como PoE (Power over Ethernet) e 24 V, e uma classificação IP adequada, segundo a qual os scanners 3D de nível industrial devem apontar para um mínimo de IP65.

Outros fatores são o peso e o tamanho do aparelho, que limitam seu uso em algumas aplicações. Ter uma solução leve e compacta, mas poderosa, permitirá que os clientes a montem basicamente em qualquer lugar. Esta é a razão pela qual o PhoXi 3D Scanner possui um corpo de fibra de carbono . Juntamente com a estabilidade térmica, oferece um peso leve mesmo para sistemas de linha de base mais longos.

1. Muito pesado:>20 kg

2. Pesado:~ 10kg

3. Médio:~ 3kg

4. Leve:~ 1kg

5. Muito leve:~ 300 g

Relação preço/desempenho

O preço de um sistema de visão 3D é outro parâmetro importante. Um aplicativo precisa agregar valor ao cliente. Ele pode resolver um problema crítico (possivelmente de grande orçamento) ou tornar um processo mais econômico (sensível ao orçamento).

Alguns aspectos do preço estão relacionados a tecnologias específicas, outros são definidos pelo volume de produção ou serviços e suporte prestados. Nos últimos anos, o mercado consumidor trouxe tecnologias de detecção 3D baratas, utilizando a produção em massa . Por outro lado, essas tecnologias vêm com desvantagens, como a falta de possibilidade de customização e atualizações, robustez, disponibilidade de linha de produtos e suporte limitado .

Tecnologias de visão 3D com base em seu preço​ :

1. Muito alto:~ 100k EUR

2. Alto:~25k EUR

3. Médio:~ 10k EUR

4. Baixo:~1000 EUR

5. Muito baixo:~200 EUR

Agora você sabe quais são os parâmetros básicos dos sistemas de visão 3D e o papel que cada um deles desempenha em aplicações específicas e para diferentes propósitos.

Nosso próximo artigo explicará como as tecnologias de detecção 3D individuais funcionam em relação a esses parâmetros, quais são as diferenças básicas entre elas e quais são suas limitações e vantagens.