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二维机器视觉起步较早,技术相对成熟,在各行业工业场景中部署多年,对于生产线自动化和产品质量控制过程中都十分有效。三维机器视觉随着对精度和自动化需求的增加,也越来越受欢迎。

下面我们来了解一下,二维机器视觉与三维机器视觉的对比。
二维机器视觉通过相机拍摄一张平面照片,根据灰度及对比度来进行参考检测,可以用于缺陷检测,条码检查和字符验证,以及各种基于边缘检测的二维几何分析。
但也意味着测量的精度,它特别依赖于光照和颜色/灰度的变化,并且易受不同光照条件的影响。由于二维视觉无法获得物体的空间坐标信息,因此不支持与形状有关的测量,如物体的平整度、表面角度、体积或区分同一颜色物体的特征。
三维机器视觉通过3D扫描相机,可以获取物体的平整度、表面角度、体积数据,并能得到准确的结果。在要求更高精确度和自动化的场景中,表现了他在视觉检测上的独特优势。面对在线检测快速运动目标可以快速获得其形状,而且面对照明变化或环境光不敏感,检测稳定。
同样我们康耐德点胶视觉系统方面也运用很多三维视觉检测的技术,康耐德点胶视觉系统采用先进的线光谱扫描仪可以对柔性屏点胶胶线的形貌进行快速扫描,秒现整个产品的3D轮廓,而且能通过特定算法精准对点胶面进行检测,从而实现对点胶厚度、宽度达到微米级的检测。
如果你的工业生产线中,可能用的到机器视觉或AI深度学习方面的技术来做质量管控,那不妨和我们康耐德聊聊,我们会先根据你的需求分析,从一个专业的角度免费来给你设计一个合适你的方案。
康耐德智能芯片IC引脚缺陷aoi系统
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康耐德智能芯片IC引脚缺陷aoi系统,聚焦引脚偏位、引脚缺失两大核心致命缺陷,依托深度学习智能算法与高分辨率成像技术,实现多形态封装引脚全域高精度识别,是半导体封装出厂质检、SMT 贴片前置筛选、电子组装来料管控必不可少的核心质控系统。
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2026-08-16
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