克服3D机器视觉中的激光校准挑战

3D机器视觉早在70年代就出现了。虽然它在很久之后才具备商业可行性，但它一直是工业部门的一个创新因素，预计2017年对3D成像的需求将增长。

最常见的3D机器视觉类型之一涉及激光三角测量。这是因为激光三角测量能够产生非常精确的3D模型。

有多种方式可以配置这种类型的系统，但都经历了相同的挑战微调校准的最佳精度。

三维激光三角测量成像系统的常见问题

重要的是要警惕和观察校准中的问题，因为任何精度上的错误都会损害数据和图像的完整性。

在三维激光三角测量系统中存在一些常见的标定障碍。例如，在相机-激光设置或周围环境中，最小的振动都可能在图像中产生大量噪声。

激光线曲率必须考虑在内，特别是在高倍率的应用中。此外，任何丢失的帧都将在x轴上产生分辨率误差。对焦的任何问题都会造成激光条纹的大偏差。

3D机器视觉系统有着不可思议的潜力——只要它们产生的图像的准确性可以被依赖。

修复3D激光三角测量成像系统中的问题

记住3D成像的一些最佳实践，你可以修复校准和精度问题，理想情况下，在第一时间避免它们。

• 把相机放在离物体较远的地方可以提高对焦范围
• 焦距越高，图像失真越小
• 更小的视场并不一定意味着更好的分辨率
• 记录准确性错误的原因是一种很好的做法——有些应用程序会被证明更容易出现某些类型的错误
• 激光发射器和校准配置都有各自的取舍，对它们进行彻底的研究并为您的应用选择最佳类型可以帮助避免任何问题

3D成像的准确性至关重要。解决校准中的常见问题将确保数据和图像的完整性。

把这归档网络研讨会并聆听专家讲述3D成像在工业领域的发展。