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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:3D視覺的原理要求其處理的數據量較大。3D相機的分辨率越高,所采集的點云質量越好,越能表征物體表面更細微的幾何特征,但相應地帶來的數據量就越大。為了適應實際應用需要,如何提高3D相機獲取目標場景點云的速度、點云處理算法的速度仍是需要研究的課題。
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s | <0.4(選配GPU<0.2) | |||
工作距離mm | 200-400 | 400-800 | 800-1600 | 1500-3000 |
視野范圍 | 0.54d*0.34d(d為工作距離) | |||
Z軸精度mm | 0.02 | 0.1 | 0.3 | 0.8 |
尺寸mm | 255*181*60 | 390*181*60 |
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