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| 品牌 | 其他品牌 | 應用領域 | 電子/電池 |
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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)(du):3D視覺(jue)的(de)原理要(yao)求(qiu)其(qi)處理的(de)數(shu)據量較(jiao)大(da)。3D相(xiang)機的(de)分辨率越高,所(suo)采集的(de)點(dian)云(yun)質量越好,越能表征物(wu)體表面更細微的(de)幾何特征,但相(xiang)應地帶來的(de)數(shu)據量就越大(da)。為了適(shi)應實際應用需(xu)要(yao),如何提高3D相(xiang)機獲取目(mu)標場景點(dian)云(yun)的(de)速度(du)(du)、點(dian)云(yun)處理算法的(de)速度(du)(du)仍是需(xu)要(yao)研究的(de)課題。

深度視覺智能相機技術參數:
產品(pin)型號 | LXPS-HS0213-B | LXPS-HS0223-B | LXPS-HS0233-B | LXPS-HS0243-B |
分辨(bian)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(fan)圍 | 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(chi)寸(cun)mm | 255*181*60 | 390*181*60 | ||
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