향상된 3D 비전

IDS는 3D 카메라 데이터 작업을 단순화합니다.

오늘날 3D 카메라 데이터를 통한 환경 인식은 이전에는 인간만이 할 수 있었던 많은 혁신적인 어플리케이션을 가능하게 합니다. 따라서 로봇 공학은 인간과 같은 방식으로 물체를 인식하고 다양한 상황들에 독립적으로 반응할 수 있습니다. 공간적 차원과 작업 현장의 위치 외에도 기준 오브젝트와 비교하여 편차 또는 결함에 대한 정확한 결론을 도출할 수 있습니다.

속도와 품질에 최적화된 광범위한 모델

Ensenso 3D 카메라는 정적 어플리케이션 및 움직이는 어플리케이션 모두에 적합합니다. 정교한 시퀀스 상관 관계(SC, sequence correlation) 알고리즘 과 결합된 FlexView 기술은 빈 피킹 또는 고정밀 오브젝트 비교를 위해 카메라 모델 N35, X36 1.3 MP, X36 5 MP의 결과 정확도를 최적화합니다. 조정 가능한 장착된 고성능 프로젝터는 무작위 패턴을 생성하여 테스트 오브젝트의 다양한 표면 구조들로 이미지를 생성합니다. SC 알고리즘은 이 출력을 사용하여, 증가된 정확도를 위한 각 추가 이미지 쌍 (최대 16 개)의 덕을 본, 3D 오브젝트 데이터를 계산합니다.

Ensenso는 또한 연속 컨베이어 벨트와 같이 움직이는 오브젝트가 있는 어플리케이션이나 카메라 모델 N30, X30 1.3 MP, X30 5 MP를 사용하여 카메라가 스스로 움직이는 경우에 대해서도 완벽하게 준비되어 있습니다. 최적화된 SGM 알고리즘 (세미-글로벌 매칭)은 단일 이미지 쌍으로부터도 이미 깊이 정보의 상당한 정확도를 달성할 수 있습니다. IDS 웹 사이트의 Ensenso 카메라 선택기는 모든 어플리케이션에 적합한 카메라를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

더 넓은 시야를 위한 더 큰 눈

두 개의 Sony IMX264 5MP 이미지 센서들이 통합되어 Ensenso 3D 카메라 제품군의 3D 이미지 해상도가 이전 1.3MP 버전에 비해 약 35 % 증가하는 동시에 시야가 약 20 % 증가합니다. 부피가 120 x 80 x 100cm 인 포장된 유로 팔레트를 완전히 캡처하기 위한, 카메라와 테스트 오브젝트 사이의 거리가 1.5m에서 1.25m로 감소될 수 있습니다. 결과적으로 기본 센서 해상도도 훨씬 더 효과적으로 사용됩니다. 소니 센서의 낮은 픽셀 노이즈와 함께 계산된 깊이 정보 (Z 정확도)가 0.43mm에서 탁월한 0.2mm로 향상됩니다.

가속화된 계산을 통한 임베디드 어플리케이션 준비

더 강력한 센서는 자연스럽게 더 많은 양의 데이터를 생성하므로 결과가 나올 때까지 처리 시간이 더 길어질 수 있습니다. 5MP 모델을 사용한 기준 측정은 이미지 쌍 또는 시간의 이미지를 완전한 3D 이미지에 일치시키기 위해 약 4배 더 긴 처리 시간을 확인했습니다. 그럼에도 불구하고 16개의 고해상도 5MP 이미지 쌍과의 시퀀스 상관 관계에 대한 완전한 3D 이미지 계산에 걸리는 시간은 약 2.5초에 불과합니다. 이는 대부분의 어플리케이션에 완전히 충분합니다. 더 빠른 속도 요구 사항이 있는 어플리케이션의 경우 5MP 이미지 쌍을 사용한 세미 글로벌 매칭은 계산 시간이 1.1 초에 불과한 충분한 정확도를 제공합니다.

중요한 계산들은, 더 큰 데이터 볼륨 및 관련 시간 손실에 대응하기 위해, CUDA에 최적화되었습니다. NVIDIA GPU의 추가 컴퓨팅 성능은 사용된 GPU와 해당 알고리즘의 매개 변수화에 따라 처리 속도를 약 5 배까지 높여줍니다.

CUDA 지원을 통해 3D 어플리케이션은 임베디드 환경에서 흥미로워집니다. 예를 들면 NVIDIA Jetson TX2 보드 같은 적절한 플랫폼이 있습니다. 스테레오 계산은 256 CUDA 코어에 액세스 할 수 있지만 HALCON for Embedded Devices를 사용한 후속 이미지 처리는 사용 가능한 ARM CPU에서 실행됩니다.

다중 카메라 능력

Ensenso 소프트웨어 라이브러리는 여러 카메라가 하나의 어플리케이션에서 함께 작동할 수 있도록 여러 가지 유용한 기능을 제공합니다. 서로 다른 뷰와 위치를 사용하여, 여러 카메라의 좌표계들이 서로 또는 실제 세계의 고정된 지점으로 조정되고, 균일한 오브젝트 좌표계로 보정되어야 합니다. 카메라가 로봇과 함께 작동하고 그 움직임이 카메라 데이터와 조정되어야 하는 경우 손-눈 보정도 수행할 수 있습니다. 통합 보정 마법사는 실행 중에 사용자와 동반합니다.

추가 Ensenso 스테레오 카메라 외에도, SDK는 동일한 어플리케이션에서 단안(monocular) 2D-uEye 카메라의 매우 간단한 통합 및 보정을 가능하게 합니다. 3D 어플리케이션의 검사 및 측정 결과의 품질은 2D 카메라의 능력으로 크게 향상될 수 있습니다. 스테레오 카메라가 경계 영역에서 오브젝트를 식별하는 데 어려움이 있는 경우, 2D 카메라는 엣지 검출 또는 색상 인식을 완벽하게 지원합니다. 또한 2D 카메라를 사용하면 바코드 콘텐츠와 같은 추가 정보를 수집할 수도 있습니다. 따라서 Ensenso 소프트웨어는 두 기술의 통합을 최적화합니다. 특별히 개발된 보정 패턴은 멀티 카메라 시스템의 설정 및 조정을 용이하게 합니다. NxLib 라이브러리는 여러 보정 플레이트를 사용하여 아무 크기의 오브젝트 좌표계와 서로 상대적인 카메라 위치를 인식하며, 그 중 일부는 카메라에 의해 커버되고 서로 동기화할 수 있습니다.