3D 机器视觉实战培训课程-曙海培训中心

3D 机器视觉实战培训课程

•  

• 培训对象：机器视觉工程师、机器人系统集成人员、自动化设备开发人员、需要掌握3D视觉技术进行空间定位与测量的技术人员。

•  

• 培训目标：

  1. 理解双目立体视觉、结构光、ToF等3D成像原理，掌握3D相机的选型与标定方法。

  2. 熟练使用点云处理库（PCL/Open3D）进行点云的读取、滤波、配准、分割、特征提取。

  3. 能够完成3D测量、三维重建、无序抓取等典型3D视觉项目的开发与部署。

•  

• 培训内容介绍：

  1. 3D视觉技术概述：对比双目立体视觉、结构光、ToF、激光三角法的原理与适用场景，了解主流3D相机产品。

  2. 3D相机选型与使用：根据工作距离、精度要求、环境光照选择3D相机，配置相机驱动，采集点云数据。

  3. 双目视觉原理：理解对极几何、立体匹配、视差图生成原理，使用OpenCV实现双目立体匹配，生成深度图与点云。

  4. 3D标定：使用棋盘格或专用标定板对3D相机进行标定，获取内参与外参，将点云转换到世界坐标系。

  5. 点云基础：了解点云数据结构（XYZ、RGB、法向量），使用PCL/Open3D读取、显示、保存点云文件。

  6. 点云滤波：应用体素滤波器降采样，统计滤波器去除离群点，直通滤波器裁剪感兴趣区域。

  7. 点云配准：理解ICP（迭代最近点）算法原理，使用ICP进行点云配准，实现多视角点云拼接。

  8. 点云分割：使用平面分割（RANSAC）提取地面或平面，使用欧式聚类分割独立物体，实现目标提取。

  9. 特征提取与描述：计算点云法向量、曲率，使用FPFH、SHOT等描述子提取局部特征，用于点云匹配。

  10. 3D测量：计算点云中的距离、角度、平面度、圆度，拟合平面、球体、圆柱体，实现三维尺寸测量。

  11. 项目一：3D无序抓取：使用3D相机获取散乱堆放的工件点云，进行平面分割、聚类分割，计算抓取点与姿态，输出给机器人。

  12. 项目二：体积测量：对包裹或物料堆进行三维重建，计算体积与重量，实现物流或仓储的自动化计量。