1969 wurde in den Bell Labs in den USA der erste CCD-Bildsensor geboren, der der industriellen Bildverarbeitungsbranche die Tür zur digitalen Bildgebung öffnete. Seitdem sind verschiedene Aspekte des Lebens und der Produktion mit Bildern und Visionen verbunden.
Auch der Bereich der maschinellen Bildverarbeitung begann zu sprießen und zu wachsen: von Schwarzweiß zu Farbe, von niedriger Auflösung zu hoher Auflösung, von statischen Bildern zu dynamischen Bildern. Heute haben wir Maschinen in die Lage versetzt, den realen dreidimensionalen Raum zu verstehen und stereoskopische Bilder visuell darzustellen, was Brancheninsider als die vierte visuelle Revolution bezeichnen. Der Schlüssel zu dieser vierten visuellen Revolution ist die rasante Entwicklung der 3D-Sensorbranche.
Die maschinelle Bildverarbeitung hat sich von der vorherigen 2D-Ebene zu einer stereoskopischen 3D-„Welt“ entwickelt. Die gängigen und häufig verwendeten Technologien wie Gesichtserkennungszahlung, Face ID, VR, unbemannte Convenience-Stores und intelligente Roboter basieren alle auf der 3D-Vision-Technologie. Die Kombination aus der vierten visuellen Revolution und dem industriellen Internet maximiert den Wert der realen Wirtschaft und Technologie und bewegt sich schrittweise in Richtung realer industrieller Szenarien, Produktionseffizienz und industrieller Machbarkeit.
Wenn wir die Beziehung zwischen dem industriellen Internet und der 3D-Bildverarbeitung in einem Satz beschreiben würden, wäre die treffendste Beschreibung: Die Zukunft des industriellen Internets basiert auf der 3D-Bildverarbeitungssteuerung und der Verarbeitung kognitiver KI-Systeme. Die Anwendung maschineller Bildverarbeitung im industriellen Bereich ist nichts Neues; es hat eine Geschichte von mehr als dreißig Jahren. Mit dem Aufkommen der industriellen 3D-Vision-Technologie gewinnt ihre Bedeutung im Bereich der industriellen Fertigung immer mehr an Bedeutung.
Von einzelnen Szenarien bis hin zur Stärkung ganzer Produktionslinien
Die früheste Technologie, die in der automatisierten Produktion eingesetzt wurde, war die 2D-Vision-Technologie. Da die 2D-Sicht jedoch normalerweise nur Probleme auf einer flachen Ebene lösen kann, ist es für die 2D-Sicht schwierig, bei Objekten mit Höheninformationen, wie z. B. gekrümmten oder bogenförmigen Produkten, effektiv zu funktionieren. Dies hat den Aufstieg des 3D-Sehens gefördert. Im Vergleich zum 2D-Sehen reagiert das 3D-Sehen weniger empfindlich auf Änderungen des Umgebungslichts und weist eine höhere Genauigkeit und Zuverlässigkeit auf. In Produktionslinien kann es sich schnell-bewegende Ziele erkennen und Informationen wie Form, Farbkontrast und Raumkoordinaten erhalten. 3D Vision kann mehr industrielle Anwendungsszenarien erfüllen, die 2D Vision bisher nicht erfüllen konnte, und ergänzt das 2D Vision. Darüber hinaus hat sich die hochpräzise 3D-Vision-Technologie mit der steigenden Nachfrage nach Präzision in Präzisionsfertigungsindustrien wie Unterhaltungselektronik, Automobilen und Halbleitern in den letzten Jahren zu einem Hotspot auf dem Markt entwickelt.
Die industrielle 3D-Vision konzentriert sich hauptsächlich auf drei Hauptanwendungskategorien: Größen- und Fehlererkennung, intelligente Fertigung und autonome Navigation. Die größte Veränderung beim Einsatz industrieller 3D-Vision-Technologie im Industriesektor in den letzten zwei Jahren ist ihre Entwicklung von Einzelszenarioanwendungen wie der Qualitätsprüfung hin zur Unterstützung ganzer Produktionslinien.