打开3D新“视界”

机器视觉在工业领域的应用并不是什么新鲜事物，但随着消费电子、汽车、半导体等精密制造行业对于精度要求的不断提高，机器视觉正从之前的2D平面进化到3D立体的“视界”。

“相较于2D视觉，3D视觉对环境光变化不敏感，精度和可靠性更高，在生产线中可以检测快速移动目标并获得形状、颜色对比度、空间坐标等信息，可以满足更多工业场景应用。”SICK西克中国高级视觉业务发展经理郑平易如是说。

目前来看，这些场景主要出现在3C、锂电、半导体和光伏等新兴行业，以及钢铁、轮胎等传统自动化产业的升级改造中，SICK在推进3D视觉技术的应用落地中扮演了举足轻重的作用。

更高、更快、更稳

SICK新一代高速分体式3D相机Ranger3专为高要求图像处理任务打造，在全球范围内被用作检查系统的理想核心组件。凭借高测量精度和前所未有的测量速度，该系列产品被广泛应用于轨道交通、电子、轮胎等行业。

“SICK 3D相机搭载了自主研发的M30芯片，X方向有2560个像素点,可提供高扫描速率、高分辨率、高光感灵敏度等3D点云采集功能，实现每秒46000个剖面的拍摄，尤其适合高度高精度应用场景。”

他进一步指出，以高铁轨道检测为例，铁路轨道在运营期间需要对轨距、轮廓尺寸、轨面磨损等进行检测，以确保安全运营。在3D视觉技术出现以前，用户都是采用2D技术进行抽检，SICK Ranger 3系列分体式相机大大改善了这一现象，通过高速轨道全检，提升高铁运营的安全性和效率。

基于深度学习

对于缺陷检测而言，传统的机器视觉算法很难对缺陷特征进行提取和检测，结合深度学习的3D视觉检测解决方案，可以通过大量样品的学习训练实现更加精确的检测判断，是有效指导工业生产和检修的前提。

郑平易举例说，做好动力电池电芯的质量把控可以确保新能源汽车产业健康安全的发展，为了保证动力电池的安全性，要对电芯铝壳各个表面进行严格的缺陷检测，包括各种凹坑、划痕等。

SICK的3D相机采集到的3D点云图像，经过SICK3D视觉软件处理平台EzR所提供强大的算法库，利用3D图像高度信息结合深度学习算法对电芯表面凹坑和划痕等外观缺陷进行检测，获得较好的检测效果。用户还可以根据自己的需求，开发多样化的界面，与其他设备进行交互。

快速响应本土需求

随着视觉技术的广泛应用，更加贴近应用需求的定制服务成为重要的方向之一。为了更好地服务本地的视觉应用用户，发挥西克在视觉技术方面的优势，西克中国成立了视觉实验室，以最快的速度响应本土客户定制化的需求。

“比如在轮胎生产过程中，需要对胶部件、成型后的生胎、硫化后成品胎等进行质量监控检测，实现对轮胎质量的严格把关。由于胎型种类多，这就需要对于不同的检测场景往往需要针对不同的视野进行定制。”郑平易解释说。

Ruler XR一体式3D相机就是中国本土研发的代表性产品。该相机基于SICK Ranger 3相机为内核，可灵活根据客户需求进行选型，专为苛刻的图像处理任务量身定制，可提供高度可靠的测量结果。

谈及未来3D视觉检测技术的发展，郑平易坦言，随着人工智能、数字化、5G等技术的不断拓展赋能，未来3D视觉检测技术将向着软硬结合的方向发展，SICK将一如既往地深入用户现场分析，针对行业标杆客户典型行业应用，为其单独定制开发集硬件，软件平台及算法的一体化解决方案包，赋能智造。(张   兰 )