机器人的视觉双眼识破现实世界的秘密
传统机器视觉系统通过将复杂的三维世界简化为二维图像来识别物体。过去，我们通常通过精心选择软件和硬件，并进行精确的校准，从二维机器视觉图像中提取宽度和长度尺寸数据。然而，随着工业应用向引导、识别、测量或检测三维物体转变，绝大多数解决方案仍缺乏专为高密度三维点云（即真正的三维）设计的算法和工具，因此效果往往不理想。
指导、识别、测量和检测是实现自动化并扩展流程的常见工业应用。真实三维技术提供了一个避免感知失真的方法——结合经济高效的成像硬件与强大的算法，以提高测量准确性并定位隐藏或遮挡区域中的缺陷。此外，全方位呈现的3D物体可以让操作人员更轻松地执行工作，而不是依赖高度信息传递的2.5D图像。
相比于2.5D高度图，可以生成3D点云检测系统提供更准确结果。在视觉应用方面，3D点云消除了不确定性，同时提供了许多优势：减少漏报误报，能够检测广泛形状，更高效操作，更简单培训部署速度提升。
例如，当咖啡杯旋转时，2.5D工具会将凹面内部解读为平面，而真正3D工具则采集曲率信息，为用户展示更准确物体图示。因此，真正3D点云是一个丰富数据集，可提供不同角度测量结果，并与广泛工具集结合使用，使得查看检测结果如同在现实世界一样直观清晰。
康耐视设计出的In-Sight 3D-L4000视觉设备特别考虑了这个需求，以允许提取形状信息并识别角度边线。通过将设备直接置于元件真实3D图片上，可以提高精度，并扩展到汽车食品饮料包装消费品电子产品等多个领域。
In-Sight 3D-L4000整合激光位移技术智能相机无斑蓝色激光光学元件，将全套功能集中在一台设备上，为用户提供全面的实际空间使用能力。这类先进可持续发展型未来机械互动方式正在全球范围内被广泛采用，其要求严格装配和检测任务需要多种传感器密集真实3迪特数据处理。此外康耐视也准备好利用先进算法优化工具有助于制造业创新的未来发展。
