L'analyse des données de vision 3D en inspection visuelle comprend principalement les étapes suivantes :
1. Acquisition de données :
À l'aide de caméras ou de capteurs 3D, tels que des capteurs de profil laser linéaire et des caméras à lumière structurée, l'objet cible est numérisé pour obtenir ses données de forme tridimensionnelles-. Ces données comprennent la largeur, la hauteur, le volume et des informations détaillées sur les irrégularités de surface, les fissures, etc.
Comment les données de vision 3D sont-elles analysées lors de l’inspection visuelle ?
2. Prétraitement des données :
Les données tridimensionnelles-acquises sont prétraitées, comme le débruitage et le filtrage, pour améliorer la qualité des données. Cela garantit l’exhaustivité et la cohérence des données, fournissant ainsi une base précise pour une analyse ultérieure.
3. Traitement et analyse des données :
Des techniques avancées de traitement d'images et des algorithmes intelligents, tels que la segmentation des nuages de points 3D et l'apprentissage profond de l'IA, sont utilisés pour effectuer une analyse approfondie-des données tridimensionnelles-. Ces techniques peuvent identifier les caractéristiques des défauts de l'objet cible, tels que les dommages, les bosses, les saillies et les fissures.
4. Identification et classification des défauts :
En comparant avec des modèles de défauts prédéfinis ou des données standard, les défauts de l'objet cible sont automatiquement identifiés, et les défauts identifiés sont classés et évalués. Cette étape facilite le traitement ultérieur et la prise de décision-.
5. Résultats et commentaires :
Les résultats de détection sont générés sous forme d'images 3D, de rapports ou de signaux d'alarme pour référence par le personnel de production ou les systèmes automatisés. Sur la base des résultats de détection, le processus de production peut être automatiquement ajusté ou les interventions nécessaires peuvent être effectuées pour garantir la qualité du produit.
6. Visualisation des données (facultatif) :
À l'aide de graphiques 3D, tels que des nuages de points 3D, des graphiques à barres 3D et des tracés de surface 3D, les relations spatiales et les tendances des données sont affichées de manière intuitive. Cela aide le personnel de production à mieux comprendre les résultats de détection et la distribution des données.
L'analyse des données de vision 3D lors de l'inspection visuelle est un processus complexe et méticuleux impliquant l'application complète de plusieurs étapes et technologies. Grâce à ces étapes, les défauts de l’objet cible peuvent être identifiés avec précision, offrant ainsi un soutien solide au contrôle qualité du produit.