保定Gocator26403D相机建模

使用LMI Gocator2500系列线激光轮廓传感器高速在线检测连接件针脚：

应用&挑战：在此应用中，Gocator®2520线激光轮廓传感器被用于扫描和检测连接件针脚，测量在线移动的连接件针脚，提供实时的通过/失败决策。如果没有可靠且覆盖范围广的质量控制，很有可能会造成有缺陷的连接件引脚的漏检，导致将不合格的产品发送给客户。能否获取正确的质量控制信息是产线能否做到高效率低成本的关键。连接件针脚是高反光的微小目标物，要达到要求的精度去满足几何公差，扫描和测量变得很有难度。特别是，针脚之间经常出现扫描数据中的噪声。此外，一些针脚要求传感器具有较大的测量范围，以便准确获取针脚的几何形状。 3D视觉市场蓬勃发展，迎来春天。保定Gocator26403D相机建模

检测轮胎尺寸和胎纹随着轮胎规格变得更严格，对于供应商来说轮胎的生产、检测形成一种新的挑战。需要更快，更前列的技术，在线和离线时都能够检测的系统。在轮胎方面，要求更加多样化。在轮胎生产、轮胎装配、物流和废旧轮胎处理过程，遇到处于不同的状态的轮胎，有必要进行自动检测和记录，比如：品牌名称、轮胎尺寸和胎面。检测挑战需要检测胎面花纹的凹槽尺寸，2D视觉解决方案无法对低对比度的黑色轮胎进行尺寸信息的测量，比如高度信息。厦门Gocator26503D相机的价格3D+AI， LMI Technologies Inc.公司正式并购美国FringeAI。

    3D相机校准曲线与拟合直线间的比较大偏差（ΔYmax）与满量程输出（Y）的百分比，称为线性度（线性度又称为“非线性误差”），该值越小，表明线性特性越好。以上说到了“拟合直线”的概念，拟合直线是一条通过一定方法绘制出来的直线，求拟合直线的方法有：端基法、由此小二乘法等等。GRR和相关性GRR指“测量系统的重复性和复现性”，英文是GaugeRepeatabilityandReproducibility，反映系统在短期的重复性和长期的稳定性。为计算重复性(Repeatability)，在其取得数据时应符合：同一人员；相同的归零条件；同一产品；同一位置；同样的环境条件；数据要在短时间内取得。再现性(Reproducibility)则希望获知不同条件下的变异，因此取得数据时应符合：不同的人员；相同的归零条件；相同的位置；相同的环境；数据宜在较长期间内取得。相关性：两个或多个变量之间的线性关联程度。一般用相关系数来衡量。

    查找查找详见2D中的同名内容，此功能可以将3D图片整体旋转为模版的方位，进行同位测量高度。查找模板算法：作用是在二维图面上进行定位，因为产品摆放总会有偏差，而其他的ROI是不会自动跟踪的，所以我们建立一个模板，以一个特征区域进行定位，自动校准图面，这样其他的ROI就会大致在原来模板的区域，这样的测试才是有效的。双击ROI，里面有个定位选项，点击后可以得到下图，金字塔1级就是全尺寸匹配模板的红色轮廓（三个滑槽可以实验），当得到满意的轮廓后，可以点击添加工具，就实现了定位加载到ROI1下面。那么为什么要提这个模板算法，因为有时候产品模型变，就需要这里变化。修改完后，立即在图面上右键注册图片一下，然后测试图片看看，就有效果。 使用点云Blob工具从形状数据（即3D高度图）中提取特征，优于标准的2D分割。

    LMIGocator2400系列超高精度线激光轮廓传感器：产品简介：Gocator2410和2420三维智能传感器是专为微小零部件如消费类电子产品及医疗产品的质量检测而设计。采用优近的两百万像素成像技术以及全新的处理器，可以实现更快速扫描并达到行业内比较高的X方向分辨率和Z方向重复性(μm)。此外，使用蓝色激光意味着在扫描反光物体表面的时候可以获得更清晰可靠的数据。主要特点：*专为微小零部件如消费类电子产品及医疗产品的质量检测而设计*200万像素图像，激光线轮廓点数1940*比较大视野至32mm*比较大测量范围至25mm其他优势：微米级测量搭载两百万像素成像芯片的Gocator2400系列激光传感器可以帮助用户在大范围扫描视野下依然实现微米级的精度。即便是极为微小的缺陷，Gocator2400也依然能够执行完美的三维检测。超高检测速度与精度更快的扫描和采集速度能帮助用户实现更高效、更高精度的在线质量检测，同时用户可以更好的设置多重曝光模式来精细的测量同一表面具有不同材质和反射率的目标。X方向高达μm的精度，可以帮助用户在即便非常狭窄的边缘、间隙及断差上依然获得高质量的三维点云数据。 25203D相机采用了紧凑且先进的设计，实现高达10 kHz的检测速度，包括扫描，内置3D测量以满足在线生产速度。无锡Gocator25203D相机软件

LMI 3D相机说明书，其中包含2520 2420等系列说明书。保定Gocator26403D相机建模

三维点提取：此处先使用 R0I3~15 三维点提取，以一簇高度拟合，经过较平算法得到一个平面，以之为基准面。为实现校平提供基准面数据，3-15的ROI提取高度，ROI1的三维校平才算实现，这里也是有分割高度的。右键测试图片，如果分割高度正确，那么就会显示出ROI框子，如果没有显示就一定没有分割正确。可以从-15~+15开始往某个区域压缩，实验出来大致的区域就可以了比如-2~2，测试一下，点击属性的输出高度，可以看到值。形成基准面，每个 ROI 的输出在可以看到是有很多点的，由此终进行了中值筛选。保定Gocator26403D相机建模

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