MVTec 软件可检测物体并确定其 3D 位置,即使只使用一台相机或深度传感器也是如此。该技术主要用于 3D 对齐,通过标准 2D 图像或 3D 深度图像来确定物体的 3D 位置(位置、方位和朝向)。这在汽车制造与机器人、拾取和放置应用或“料箱拣选”中尤其有用。
3D 深度匹配将深度学习算法与基于规则的方法相结合,使得基于 2D 图像的物体检测具备异常快速和稳健的性能。
由于该方法只需最小的参数设置,因此非常适合工业场景,甚至在背景变化、不同材料或部分遮挡等挑战性条件下也能保持高效。
金属加工和内部物流中的料箱抓取。汽车行业中基于机器人的质量检测。在高度多样化的生产环境中,基于 CAD 模型进行物体识别。通过基于相机的位置检测实现灵活的机器人引导。训练基于合成生成的图像数据,这些数据会根据现有 CAD 模型自动创建。这样无需人工标注,可节省时间和成本。
金属加工和内部物流中的料箱抓取。
汽车行业中基于机器人的质量检测。
在高度多样化的生产环境中,基于 CAD 模型进行物体识别。
通过基于相机的位置检测实现灵活的机器人引导。
训练基于合成生成的图像数据,这些数据会根据现有 CAD 模型自动创建。这样无需人工标注,可节省时间和成本。
MVTec 软件同时提供这两种方法。两种方法相互补充,并针对不同场景进行了优化:
基于形状的 3D 匹配使用由 CAD 模型表示的已知物体的多个 2D 视图。系统根据物体的形状确定其 3D 位置。
基于表面的 3D 匹配将点云与距离图像结合起来,可可靠地检测物体,即使面对平滑或缺少特征的表面也是如此。
两种方法都支持对物体位置进行精细调整,并常用于质量检测、机器人应用和自动化装配流程
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通用盒查找器可在定义的空间内检测不同尺寸的盒子,无需预先进行模型训练。这项技术尤其适用于需要处理不同尺寸包装的物流和制药应用。
其他用例还包括在完成 3D 对齐后,对复杂 3D 物体进行几何属性测量或缺陷定位。
3D 匹配可实现对空间中物体的精确定位。系统可准确计算物体的位置和朝向(6D 位姿)。
这些数据可直接用于机器人应用,例如控制机器人抓手,或用于自动化质量检测。
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