1、基于3D視覺的成像方案

在重工業應用場合，一般產品的形態都比較大，普通的相機滿足不了產品的檢測或是抓取需求。而隨著3D相機技術的發展，基于雙目結構光技術方案的大視野3D工業相機的面世，為解決這一難題提供思路與可行性。其擁有大視野范圍，成像景深高可達3米，能夠準確獲取大型物體位姿信息，更多的適用于物流、汽車制造等重工行業。

成像示意

相機選型

如本科技G系列3D激光工業相機：采用自主研發的“激光投影”技術和點云重建算法，在視野、景深、精度、抗環境光干擾等方面具有明顯優勢，滿足大型工件上下料、拆碼垛、物流分揀、深框抓取等大視野場景應用需求。

HV1000系列大視野3D工業相機：采用雙目結構光技術方案，擁有大視野范圍，成像景深高可達3米，能夠準確獲取大型物體位姿信息，適用于物流、汽車制造等行業。

應用場景

一般用于工件上下料、定位裝配、視覺引導生成軌跡。

• 工件上下料

2、基于拼接的視覺成像方案

傳統的單相機系統常常受限于狹窄的視野和較低的分辨率，難以契合現代應用場景的高標準要求。正因如此，影像采集設備不斷追求更高的分辨率和更廣闊的視場，而拼接相機順勢而生，憑借多相機獨特拼接技術，一舉突破傳統單相機的視野瓶頸，為工業檢測等領域帶來了極具革命性的改變。

拼接相機技術主要通過以下兩個關鍵核心步驟得以實現：

其一，相機標定

相機標定是拼接相機技術的基石，這一過程涉及對相機內部參數與外部參數的精準測量，包括焦距、主點坐標、畸變系數等。通過標定，我們能夠獲得相機的內參矩陣和畸變系數，這些參數對于后續的圖像處理至關重要。通常標定過程采用棋盤格或圓點圖案充當標定板，通過在不同位置與方向上拍攝標定板，利用計算機視覺算法計算出相機的映射矩陣。這一過程不僅需要精確的數學模型，還需要對光學畸變有深入的理解，以確保標定結果的準確性。

其二，圖像拼接

圖像拼接是將多個相機所拍攝的圖像實現無縫銜接的過程，這需要極高的計算精度以及精細的圖像處理技術。通過計算不同相機圖像相對于基準圖像的投影矩陣，確立了圖像之間的空間關系。這一步驟涉及到復雜的空間幾何變換，是確保圖像正確對齊的關鍵。

畸變校正是圖像拼接中不可或缺的一環，利用標定過程中獲得的畸變系數，對圖像進行校正，消除了鏡頭畸變對拼接效果的影響。特征提取與匹配作為拼接過程的核心技術，通過算法提取圖像中的特征點，并在不同圖像間進行匹配，以明確它們之間的空間關系，這一過程需要高效的算法以及精確的計算，以保障特征點的準確匹配。

圖像變換和融合是拼接過程中最具挑戰性的環節，根據特征匹配的結果，對圖像進行變換，以確保圖像的邊緣能夠平滑對齊。然后，通過融合算法，解決多鏡頭拼接時可能出現的亮度差和色差問題，將變換后的圖像與基準圖像進行無縫連接，使拼接處過渡自然，圖像更加真實完整。