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深度視覺智能相機在機器人抓取應用中仍然面臨許多挑戰:
(1)點云空洞:用3D相機捕捉反光、透明、網狀物體表面的點云信息,經常會出現數據的丟失,丟失的點云數據形成了點云空洞;
(2)點云粘連:多個物體雜亂堆放或者兩個物體表面靠近擺放時,不同物體表面的點云會粘連在一起,這就涉及到如何穩定、準確地進行點云分割;
(3)點云密度不一致:物體表面與3D相機之間的相對位姿、物體表面的顏色均會影響點云的密度,使得目標場景的點云密度不一致,這在一定程度上給點云處理算法帶來了困難;
(4)視野局限:有限的相機視角、遮擋和陰影效果,都會阻礙3D相機獲得抓取目標的表面全貌,進而阻礙對抓取目標的識別;
(5)速度(du):3D視覺的(de)(de)(de)原理要求其處(chu)(chu)理的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據量較(jiao)大(da)。3D相(xiang)機的(de)(de)(de)分(fen)辨率越高(gao),所采集的(de)(de)(de)點云質(zhi)量越好(hao),越能表征(zheng)物體表面更細微的(de)(de)(de)幾(ji)何特(te)征(zheng),但相(xiang)應地(di)帶來的(de)(de)(de)數(shu)(shu)據量就越大(da)。為(wei)了適應實際(ji)應用需要,如何提高(gao)3D相(xiang)機獲取目標(biao)場景點云的(de)(de)(de)速度(du)、點云處(chu)(chu)理算法的(de)(de)(de)速度(du)仍是需要研究的(de)(de)(de)課題。
深度視覺智能相機技術參數:
產品型號 | LXPS-HS0213-B | LXPS-HS0223-B | LXPS-HS0233-B | LXPS-HS0243-B |
分辨率 | 1920*1200 | |||
采集時間(jian)s | <0.4(選配GPU<0.2) | |||
工作距(ju)離(li)mm | 200-400 | 400-800 | 800-1600 | 1500-3000 |
視野范(fan)圍(wei) | 0.54d*0.34d(d為工作距離) | |||
Z軸精(jing)度mm | 0.02 | 0.1 | 0.3 | 0.8 |
尺寸mm | 255*181*60 | 390*181*60 |
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