La visión 3D se está volviendo más popular y más común dentro de los círculos de visión artificial, ya que es una tecnología poderosa capaz de proporcionar más precisión para tareas de localización, reconocimiento e inspección en entornos en los que los sistemas tradicionales de visión artificial 2D no pueden realizar de manera robusta y repetida.
A medida que las aplicaciones de visión artificial se vuelven más complejas, se requieren soluciones más creativas para resolver problemas más difíciles en la industria. La visión artificial 3D comprende un conjunto alternativo de tecnologías a la visión artificial 2D cuyo objetivo es procesar estos problemas con mayor profundidad y proporcionar soluciones a las dificultades que los sistemas 2D no pueden resolver.
Los sistemas de visión artificial 3D utilizan 4 tecnologías distintas para generar imágenes tridimensionales de un objeto: visión estéreo, tiempo de vuelo (ToF), triangulación láser (creación de perfiles 3D) y luz estructurada.
Un sistema de visión 3D promueve la analogía de la visión artificial como los "ojos" de un sistema informático, ya que la adición de una percepción precisa de la profundidad funciona de manera muy similar a los ojos humanos.
La visión estéreo, por ejemplo, utiliza dos cámaras una al lado de la otra, calibradas y enfocadas en el mismo objeto para proporcionar mediciones 3D de campo de visión completo en un entorno dinámico y no estructurado, basado en la triangulación de rayos desde múltiples perspectivas.
La triangulación láser, por el contrario, mide la alteración de un rayo láser cuando se proyecta sobre el objeto utilizando una cámara perpendicular al rayo. Mientras que con la visión estéreo 3D se pueden capturar objetos parados, la triangulación láser requiere un movimiento lineal continuo, que se puede lograr, por ejemplo, con una cinta transportadora. Sin embargo, a pesar del inconveniente de requerir movimiento, la triangulación láser puede proporcionar un mapa de nubes de puntos espectacularmente detallado del objeto.
Nube de puntos
Como alternativa a estas tecnologías, la técnica de Tiempo de Vuelo (ToF), mide el tiempo que tarda la luz de una fuente de iluminación modulada en llegar al objeto, generando una nube de puntos basada en estos tiempos registrados.
La tecnología 3D ha permitido muchas soluciones creativas a la cuestión de la profundidad, por lo que hay una amplia variedad de opciones para elegir al considerar los sistemas de visión artificial 3D.
Antes de decidir cuál de las 4 tecnologías 3D principales elegir, hay varios temas que se deberían considerar en la aplicación de visión artificial.
¿Es la Visión Artificial 3D la tecnología adecuada para mí?
Los sistemas 3D son intrínsecamente más complicados que los sistemas 2D, que son mucho más comunes para la mayoría de las aplicaciones, por no mencionar más baratos. Pero mirando más allá de la etiqueta de precio y la configuración, los sistemas 3D pueden lograr resultados mucho más precisos que cualquier cámara 2D.
La visión artificial en 3D puede ser útil para aplicaciones que requieren una mayor precisión del tamaño, textura y profundidad del objeto en cuestión.
Por ejemplo, industrias como la agricultura, la fabricación, la inspección y el control de calidad pueden beneficiarse de la visión 3D, pero decidir entre tecnologías 3D dependerá en última instancia de factores como el nivel de precisión requerido, la velocidad de medición, si la inspección es estacionaria o con objeto en movimiento, y la reflectividad y textura de las superficies del objeto.
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Se ha demostrado que los sistemas tradicionales de visión artificial bidimensional cuando se utilizan junto con librerías de software de visión industrial tienen mucho éxito en aplicaciones como lectura de códigos de barras, detección de presencia y seguimiento de objetos.
Sin embargo, dado que las cámaras 2D simplemente toman una imagen de la luz reflejada por el objeto, los cambios en la iluminación pueden tener efectos adversos en la precisión al tomar medidas. Demasiada luz puede crear una toma sobreexpuesta, lo que ocasiona un sangrado de luz o bordes borrosos del objeto. Por el contrario, una iluminación insuficiente puede afectar negativamente a la claridad de los bordes y las características que aparecen en la imagen bidimensional.
En aplicaciones donde la iluminación no se puede controlar fácilmente y, por lo tanto, no se puede alterar para fijar la toma, esto crea un problema dentro de los sistemas de visión artificial 2D.
Las cámaras de visión artificial 3D pueden compensar esto al tener la capacidad de registrar información de profundidad precisa, generando así una nube de puntos, que es un objeto muy superior en términos de precisión.
Cada píxel del objeto se contabiliza en el espacio, y el usuario recibe los datos de los planos X, Y y Z, así como los datos de rotación correspondientes para cada uno de los ejes.
Esto hace que la visión artificial 3D sea una opción excepcional en comparación con la 2D en el contexto de aplicaciones que involucran dimensionamiento, gestión del espacio, medición de espesores, detección de superficies en el eje Z y control de calidad que involucre profundidad. El procesamiento de imágenes 2D tradicional aún se puede utilizar con las imágenes recopiladas, creando una solución implementable para muchos problemas de visión artificial.
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