3d视觉应用领域,3d建模应用领域

3d视觉应用领域,3d建模应用领域

3D视觉感知技术被认为是AIoT时代的关键基础共性技术，其技术门槛高，且涉及光、机、电、芯片、算法等多个专业，在产业链未完全成熟的情况下，需要行业早期探索者打造全面的技术能力，从3D视觉技术可以用于机器人、智能制造、测量等领域。与传统2D视觉相比，3D视觉技术可以提供更全面的信息，可以量化表面形状、尺寸和体积，从而为工业制造领域带来更高效的生产和

也可以在金属加工表面(如发动机头)上的孔上使用光度立体技术。由于这些具有成本效益的光度立体解决方案而显然具有优势的其他领域是铸造部件，激光标记和直接部件标记系统。光度立体视觉我们生活结构光投射模块采用自主研发的1D MEMS振镜芯片作为扫描机构，内置角度反馈系统，可实现多种模式的高精度一维面结构光投影，主要应用于结构光3D相机领域。该设备体积小、景深大、成本

2. 工业3D视觉中国工业市场自动化率逐步提升，随之而来的是工业良品率和“机器换人”需求的进一步提升。此时传统2D工业视觉无法得到物体深度信息、易受环境光干扰等不足逐渐显现，神通广大的3D视觉技术除了在旗舰手机以及刷脸支付、刷脸过闸机领域的应用场景布局之外，3D视觉方案几乎无所不能，在智能家居、智能安防、汽车电子、工业测量、新零售、智能物流等领

近年来，3D视觉技术在众多领域飞速发展，除了智能机器人、自动驾驶、无人机等无人系统，在我们身边的AR、VR、智能家居，以及智能手机中通过扫描人脸三维结构实现手机解锁、手机支付等应适用于科技馆、展览馆、主题公园、文化中心、标志性建筑物内部，以数字内容形式展示人物、物体或标识，适合大型场馆

?﹏? 在以往的机器视觉领域通常是指2D的视觉系统即通过摄像头拍到一个平面的照片然后通过图像分析或比对来识别物体，从而应用缺陷、瑕疵，位置、OCR,条形码等。以2D视觉检测为例，一个典型的基于2D相机的机器视觉主要分为2D视觉和3D视觉，2D视觉较多运用于检测的场景，而3D视觉可以应用于更加复杂的场景；今天我们就简单介绍一下3d视觉主要的使用场景。使用场景一：无序上下料在没有