機器視覺檢測中的3D視覺和2D視覺是兩種不同的技術方法,用于從不同角度和維度獲取和分析圖像信息。以下是它們之間的主要區別:
2D視覺(二維視覺):2D視覺是在水平和垂直兩個方向上獲取圖像信息的技術,它只包含了在X和Y軸上的空間信息。它主要關注圖像的亮度、顏色和紋理等特征。
3D視覺(三維視覺):3D視覺是在水平、垂直和深度三個方向上獲取圖像信息的技術,它不僅包含了在X和Y軸上的空間信息,還包括在Z軸上的深度信息。它可以獲得物體的空間位置、形狀和表面幾何等信息。
2D視覺:2D視覺通常只能提供物體在圖像平面上的信息,無法獲取物體的深度和立體形狀。
3D視覺:3D視覺可以獲取物體的深度信息,從而能夠實現對物體的立體形狀和幾何特征的分析。
2D視覺:2D視覺廣泛應用于表面缺陷檢測、條碼/標簽識別、文字識別等需要分析圖像的應用領域。
3D視覺:3D視覺主要用于物體的三維形狀分析、體積測量、物體定位和檢測等需要獲取立體信息的應用領域。
匯萃智能機器視覺平臺算法豐富,工具齊全,擁有 2000 多個機器視覺及 AI 算法,9大模塊、超 100 個通用工具(9大模塊包含:檢測、測量、定位、識別、機械手視覺、紅外視覺、3D視覺、光譜共焦、AI深度學習)
2D視覺:2D視覺通常比3D視覺更簡單,適用于對物體表面特征的分析。
3D視覺:3D視覺在獲取和處理數據方面更為復雜,需要使用激光投影、立體匹配等高級技術。
2D視覺:適用于平面或幾乎平面的物體檢測和分析。
3D視覺:適用于需要了解物體的立體形狀、體積和空間位置的場景,如物體定位、3D打印質量控制等。
總的來說,2D視覺和3D視覺在機器視覺領域具有不同的應用和優勢,根據實際需求選擇適合的技術方法是關鍵。
返回頂部
在工業自動化生產中,上料環節的效率與精度直接影響整條產線的運行穩定性。根據物料特性、生產需求及工藝要求,常見的上料方式主要包括以下幾類,其技術原理與應用場景各有特點。
在精密制造領域,小五金件的質量檢測一直面臨著嚴峻挑戰。以剃須刀刀頭為例,這個看似簡單的五金件實際上對精度和質量有著極高要求。傳統的人工檢測方式依賴肉眼觀察和手動抽檢,存在諸多局限,例如檢測人員需要借助放大鏡長時間作業導致視覺疲勞,抽檢模式存在漏檢風險,人工判斷標準難以統一。這些都給產品質量控制帶來巨大困難。
2025 年4 月 24 日,杭州獨角獸與準獨角獸企業榜單正式揭曉,作為深耕機器視覺領域的硬核科技企業,我們榮幸地入選 “人工智能與具身智能” 準獨角獸企業,同時繼續以國家級專精特新重點 “小巨人” 企業的身份,在這份備受矚目的榜單上留下印記。此次登榜,既是公司技術創新實力的集中體現,也標志著其在“AI+先進制造”領域的標桿地位進一步鞏固。
2025年4月25日,杭州發布首張人工智能產業全景圖譜《杭州AI臥龍圖》,匯萃智能作為“杭州AI108將”上榜“臥龍圖應用層——AI+先進制造”領域。 圖片 《杭州AI臥龍圖》全景式勾勒出杭州AI產業生態,金龍代表"杭州六小龍",青龍代表"杭州AI18羅漢",白龍代表"杭州AI108將"。入選企業被劃分為基礎層、技術層和應用層三個層次。其中,應用層是人工智能產業中的關鍵力量,企業憑借其技術落地能力和賦能效應,推動各行業提升生產效率、改善服務質量并促進社會可持續發展。 圖