Persian
مقایسه دید دوربین دو بعدی در مقابل سه بعدی در رباتیک: بینشهای عملی برای مهندسان و توسعهدهندگان
ساخته شده در 01.15
در حوزه به سرعت در حال تحول رباتیک، سیستمهای بینایی دوربین به عنوان "چشم" عمل میکنند که ماشینها را قادر میسازد دنیا را درک کرده و با آن تعامل داشته باشند. از اتوماسیون صنعتی و لجستیک انبار گرفته تا کمکهای بهداشتی و ناوبری خودکار، انتخاب بین بینایی دوربین دو بعدی و سهبعدی مستقیماً بر عملکرد ربات، مقرون به صرفه بودن و توانایی آن در انجام وظایف پیچیده تأثیر میگذارد. در حالی که بینایی دو بعدی مدتهاست که یک عنصر اصلی در رباتیک بوده است،فناوری سهبعدیدر سالهای اخیر، به لطف پیشرفتها در طراحی سنسور و قدرت محاسباتی، توجه قابل توجهی را به خود جلب کرده است. اما کدام یک برای کاربرد رباتیک شما مناسب است؟ این مقاله فراتر از مقایسههای سطحی میرود تا جزئیات فنی، موارد استفاده واقعی و عوامل کلیدی تصمیمگیری را که به شما در انتخاب آگاهانه کمک میکند، بررسی کند - در حالی که توضیح میدهد چرا هیچ یک از این فناوریها ذاتاً "بهتر" نیستند، بلکه برای سناریوهای خاص مناسبتر هستند.
مبانی: نحوه کارکرد بینایی دوربینهای دوبعدی و سهبعدی در رباتیک
قبل از ورود به مقایسهها، درک مکانیسمهای اصلی هر سیستم بینایی و نحوه ادغام آنها با پلتفرمهای رباتیک بسیار مهم است. در اصل، هر دو دوربین دوبعدی و سهبعدی دادههای بصری را ثبت میکنند، اما این کار را به روشهای اساساً متفاوتی انجام میدهند که منجر به قابلیتها و محدودیتهای متمایز میشود.
بینایی دوربین دوبعدی: دادههای مسطح برای درک سادهتر
سیستمهای بینایی دوربین دو بعدی با گرفتن تصاویر دو بعدی، شبیه به نحوه کار دوربین سنتی تلفن هوشمند، عمل میکنند. این تصاویر صحنهها را به صورت شبکهای از پیکسلها نمایش میدهند، که هر پیکسل حاوی اطلاعاتی در مورد رنگ (RGB) یا روشنایی (برای دوربینهای تکرنگ) است. در رباتیک، دوربینهای دو بعدی معمولاً در کنار الگوریتمهای پردازش تصویر برای تشخیص لبهها، اشکال، الگوها یا کنتراست رنگ کار میکنند. به عنوان مثال، یک دوربین دو بعدی ممکن است یک کد QR روی بستهبندی را شناسایی کند، طول یک قطعه را اندازهگیری کند، یا حضور یک شیء را روی تسمه نقاله تشخیص دهد.
یک ویژگی کلیدی بینایی 2D وابستگی آن به اطلاعات صفحهای است. این سیستم در کارهایی که شی مورد نظر بر روی یک سطح صاف قرار دارد یا جایی که عمق یا بیاهمیت است یا میتواند از طریق روشهای ثانویه استنباط شود (به عنوان مثال، استفاده از فاصله ثابت بین دوربین و هدف) عالی عمل میکند. سیستمهای 2D همچنین نسبتاً ساده برای ادغام هستند و به قدرت محاسباتی کمتری نسبت به گزینههای 3D نیاز دارند، که این امر آنها را به انتخابی مقرون به صرفه برای بسیاری از کاربردهای رباتیک پایه تبدیل میکند.
بینایی دوربین 3D: دادههای عمق برای آگاهی فضایی
سیستمهای بینایی دوربین ۳ بعدی، بر خلاف دوربینهای ۲ بعدی، نه تنها عرض و ارتفاع را ثبت میکنند بلکه عمق را نیز ضبط میکنند و یک "ابر نقطه" یا مش از صحنه ایجاد میکنند. این اطلاعات عمق است که به رباتها آگاهی فضایی واقعی میدهد—به آنها اجازه میدهد تا بفهمند اشیاء چقدر دور هستند، شکل آنها چیست و موقعیت آنها نسبت به سایر عناصر در محیط چگونه است. چندین فناوری رایج برای تولید دادههای ۳ بعدی در رباتیک وجود دارد، از جمله:
• بینایی استریو: از دو دوربین (مشابه چشم انسان) برای ثبت تصاویر همپوشان استفاده میکند، سپس با اندازهگیری اختلاف بین دو نما، عمق را محاسبه میکند.
• Time-of-Flight (ToF): نور مادون قرمز ساطع میکند و زمان لازم برای بازتاب نور از اشیاء و بازگشت آن به سنسور را اندازهگیری میکند و عمق را بر اساس سرعت نور محاسبه میکند.
• نور ساختاریافته: الگویی (مانند شبکه یا نقاط) را بر روی صحنه میتاباند؛ اعوجاج در الگو برای محاسبه عمق استفاده میشود.
این قابلیت درک عمق، بینایی سه بعدی را برای وظایفی که رباتها نیاز به تعامل با اشیاء با اشکال نامنظم، پیمایش در محیطهای بدون ساختار، یا اجرای عملیات دقیق برداشت و قرار دادن دارند ایدهآل میسازد—جایی که دانستن موقعیت دقیق یک شیء حیاتی است.
مقایسه رو در رو: معیارهای کلیدی برای کاربردهای رباتیک
برای کمک به شما در ارزیابی اینکه کدام سیستم بینایی نیازهای شما را برآورده میکند، بیایید دوربینهای بینایی ۲D و ۳D را در شش معیار حیاتی برای رباتیک مقایسه کنیم: قابلیتهای ادراک، تناسب با وظیفه، الزامات محاسباتی، هزینه، مقاومت محیطی و پیچیدگی یکپارچهسازی.
1. قابلیتهای ادراک
مهمترین تفاوت بین بینایی دوبعدی و سهبعدی در قابلیتهای ادراک آنها نهفته است. سیستمهای دوبعدی فقط میتوانند ویژگیهای مسطح را تشخیص دهند - لبهها، رنگها، بافتها و اشکال در یک صفحه دوبعدی. آنها با اشیاء کج، روی هم قرار گرفته یا با اشکال نامنظم مشکل دارند، زیرا نمیتوانند بین یک شیء مسطح و یک شیء سهبعدی با همان تصویر دوبعدی تمایز قائل شوند. به عنوان مثال، یک دوربین دوبعدی ممکن است یک تکه کاغذ مچاله شده را با یک ورق صاف اشتباه بگیرد و منجر به خطا در جابجایی رباتیک شود.
سیستمهای سهبعدی، در مقابل، ویژگیهای فضایی را ثبت میکنند و به رباتها اجازه میدهند اشیاء را صرف نظر از جهتگیری، موقعیت یا شکل آنها تشخیص دهند. آنها میتوانند بین اشیاء همپوشان تمایز قائل شوند، حجم را اندازهگیری کنند و حتی عیوب کوچک را روی سطوح سهبعدی تشخیص دهند (به عنوان مثال، فرورفتگی در یک قطعه فلزی). این امر باعث میشود بینایی سهبعدی برای وظایفی که نیاز به درک عمیق از محیط دارند، بسیار همهکارهتر باشد.
۲. تناسب وظیفه
انتخاب بین بینایی دوبعدی و سهبعدی معمولاً به وظیفه خاصی که ربات برای انجام آن طراحی شده است، بستگی دارد. بیایید بررسی کنیم که کدام وظایف کدام فناوری را ترجیح میدهند:
وظایف برای بینایی دوربین دوبعدی
بینایی دوبعدی در وظایف ساختاریافته و تکراری که محیط کنترل شده است و عمق عامل حیاتی نیست، میدرخشد. مثالهای رایج عبارتند از:
• کنترل کیفیت: بازرسی سطوح صاف (مانند بردهای مدار چاپی، برچسبها) برای عیوب مانند قطعات گمشده یا اشتباه چاپ شده.
• اسکن بارکد/کد QR: خواندن کدها روی بستهها، محصولات یا اجزا در لجستیک یا تولید.
• موقعیتیابی روی سطوح صاف: راهنمایی یک بازوی ربات برای برداشتن اشیاء از نوار نقاله که اشیاء به طور یکنواخت فاصلهگذاری شده و به صورت صاف قرار دارند.
• پیروی از خط: امکانپذیر کردن رباتهای متحرک برای حرکت در امتداد خطوط از پیش تعیین شده (به عنوان مثال، در انبارها یا کارخانهها).
وظایف برای بینایی دوربین ۳ بعدی
بینایی ۳ بعدی برای وظایف غیرساختاری یا پیچیده که نیاز به آگاهی فضایی دارند، ضروری است. نمونههای رایج شامل:
• جابجایی و قرار دادن اشیاء نامنظم: مدیریت اقلامی مانند میوهها، سبزیجات یا جعبههای بهطور تصادفی چیده شده در انبارها.
• ناوبری خودکار: کمک به رباتهای متحرک (مانند رباتهای تحویل، AGVها) برای اجتناب از موانع و ناوبری در محیطهای پویا (مانند پیادهروهای شلوغ، سایتهای ساختمانی).
• وظایف مونتاژ: همراستا کردن دقیق اجزای ۳ بعدی (مانند قرار دادن دنده بر روی شافت) که در آن عمق و جهتیابی حیاتی است.
• رباتیک پزشکی: کمک به جراحان در انجام روشهای کمتهاجمی با ارائه نماهای ۳ بعدی از اندامهای داخلی یا راهنمایی بازوهای رباتیک برای تعامل با بافت نرم.
۳. الزامات محاسباتی
قدرت محاسباتی یک ملاحظه کلیدی برای سیستمهای رباتیک است، زیرا بر عمر باتری (برای رباتهای متحرک) و هزینه کلی سیستم تأثیر میگذارد. سیستمهای بینایی دوبعدی نیازمندیهای محاسباتی نسبتاً پایینی دارند زیرا تصاویر تخت را با الگوریتمهای ساده (مانند تشخیص لبه، تطبیق الگو) پردازش میکنند. این امر آنها را برای میکروکنترلرهای کممصرف و پلتفرمهای رباتیک سطح ورودی مناسب میسازد.
سیستمهای بینایی سهبعدی، از سوی دیگر، به قدرت محاسباتی بسیار بیشتری نیاز دارند. تولید و پردازش ابر نقاط یا مشهای سهبعدی شامل الگوریتمهای پیچیدهای (مانند تطابق استریو، بخشبندی ابر نقاط) است که نیازمند پردازندههای مرکزی (CPU)، پردازندههای گرافیکی (GPU) با کارایی بالا یا سختافزارهای تخصصی (مانند FPGA) هستند. برای رباتهای متحرک، این امر میتواند منجر به عمر باتری کوتاهتر شود، مگر اینکه با پردازندههای کممصرف همراه شود. با این حال، پیشرفتها در محاسبات لبه (edge computing) و شتابدهندههای هوش مصنوعی، بینایی سهبعدی را در سالهای اخیر برای طیف وسیعتری از کاربردهای رباتیک امکانپذیرتر کرده است.
۴. هزینه
هزینه اغلب یک عامل تعیینکننده است، به خصوص برای شرکتهای کوچک و متوسط (SMEs) یا استقرار رباتیک در حجم بالا. سیستمهای بینایی دوربین دوبعدی به طور کلی بسیار مقرون به صرفهتر از جایگزینهای سهبعدی هستند. یک دوربین پایه تکرنگ دوبعدی میتواند تنها ۵۰ دلار هزینه داشته باشد و حتی دوربینهای صنعتی پیشرفته دوبعدی معمولاً بین ۲۰۰ تا ۱۰۰۰ دلار قیمت دارند. علاوه بر این، نرمافزارها و ابزارهای ادغام دوبعدی معمولاً بالغتر و مقرون به صرفهتر هستند.
سیستمهای بینایی دوربین سهبعدی، در مقابل، پرهزینهتر هستند. یک دوربین سهبعدی ToF سطح ورودی میتواند بین ۲۰۰ تا ۵۰۰ دلار هزینه داشته باشد، در حالی که دوربینهای سهبعدی صنعتی با کارایی بالا (مانند سیستمهای بینایی استریو برای تولید دقیق) میتوانند از ۵۰۰۰ دلار فراتر روند. هزینههای نرمافزار و یکپارچهسازی برای بینایی سهبعدی نیز بالاتر است، زیرا به تخصص ویژهای در پردازش ابر نقاط و الگوریتمهای سهبعدی نیاز دارند. با این حال، شکاف هزینهها در حال کاهش است زیرا فناوری سهبعدی رایجتر میشود و بازگشت سرمایه (ROI) میتواند برای وظایفی که بینایی سهبعدی اتوماسیونی را امکانپذیر میسازد که در غیر این صورت با سیستمهای دوبعدی قابل دستیابی نیست، بالاتر باشد.
۵. مقاومت محیطی
رباتها اغلب در محیطهای خشن کار میکنند، بنابراین دوام سیستم بینایی در برابر عواملی مانند شرایط نور، گرد و غبار، رطوبت و لرزش بسیار مهم است. سیستمهای بینایی دوبعدی به طور کلی در برابر شرایط نوری متغیر مقاومتر از سیستمهای سهبعدی اولیه هستند، زیرا بسیاری از دوربینهای دوبعدی از سنسورهای تکرنگ یا تنظیمات نوردهی قابل تنظیم برای مقابله با محیطهای روشن یا کمنور استفاده میکنند. با این حال، بینایی دوبعدی میتواند با مشکلاتی مانند تابش نور، سایهها یا نورپردازی یکنواخت که کنتراست را کاهش میدهد، مواجه شود - مسائلی که میتوان با تنظیمات نورپردازی تخصصی آنها را برطرف کرد.
سیستمهای بینایی سهبعدی بسته به فناوری زیربنایی، از نظر دوام محیطی متفاوت هستند. به عنوان مثال، سیستمهای بینایی استریو به تغییرات نور حساس هستند (زیرا به کنتراست تصویر متکی هستند)، در حالی که سیستمهای ToF و نور ساختاریافته به دلیل استفاده از نور فعال (نور مادون قرمز)، در برابر نور متغیر مقاومتر هستند. با این حال، دوربینهای ToF ممکن است با سطوح بازتابنده (مانند فلز، شیشه) که نور را از سنسور دور میکنند و منجر به دادههای عمق نادرست میشوند، دچار مشکل شوند. در همین حال، سیستمهای نور ساختاریافته میتوانند توسط گرد و غبار یا دود که الگوی تابیده شده را پراکنده میکنند، مختل شوند. به طور کلی، سیستمهای سهبعدی به برنامهریزی دقیقتر محیطی نیاز دارند، اما پیشرفتها در طراحی سنسور، دوام آنها را در سالهای اخیر بهبود بخشیده است.
۶. پیچیدگی ادغام
ادغام یک سیستم بینایی در یک پلتفرم رباتیک شامل اتصال دوربین به کنترلر ربات، کالیبراسیون سیستم و برنامهنویسی الگوریتمهای بینایی مرتبط است. ادغام سیستمهای بینایی دوبعدی سادهتر است زیرا از رابطهای استاندارد (مانند USB، اترنت) استفاده میکنند و دارای کتابخانههای نرمافزاری مستند (مانند OpenCV، Halcon) هستند. کالیبراسیون نیز ساده است، زیرا معمولاً شامل تراز کردن دوربین با سیستم مختصات ربات در یک صفحه تخت است.
سیستمهای بینایی سهبعدی به دلیل بعد عمق اضافی، پیچیدهتر برای ادغام هستند. کالیبراسیون شامل همترازی ابر نقاط سهبعدی با سیستم مختصات ربات است، فرآیندی که زمانبرتر بوده و به ابزارهای تخصصی نیاز دارد. علاوه بر این، برنامهنویسی الگوریتمهای بینایی سهبعدی (مانند تقسیمبندی ابر نقاط، تشخیص اشیاء) به تخصص پیشرفتهتری نسبت به برنامهنویسی دوبعدی نیاز دارد. با این حال، بسیاری از تولیدکنندگان دوربینهای سهبعدی اکنون ماژولهای نرمافزاری از پیش ساخته شده و کیتهای ادغام برای پلتفرمهای رباتیک محبوب (مانند Universal Robots، Fanuc) ارائه میدهند که این فرآیند را سادهتر میکند.
مثالهای کاربردی واقعی: ۲ بعدی در مقابل ۳ بعدی در عمل
برای روشن شدن چگونگی بروز این تفاوتها در عمل، دو کاربرد رباتیک واقعی را بررسی میکنیم و اینکه چگونه دید ۲ بعدی و ۳ بعدی در هر کدام مورد استفاده قرار میگیرند (یا نمیگیرند).
مورد استفاده ۱: تکمیل سفارش در انبار
در یک مرکز تکمیل سفارش در انبار، رباتها اغلب وظیفه برداشتن اقلام از سطلها و قرار دادن آنها در جعبههای ارسال را بر عهده دارند. انتخاب بین دید ۲ بعدی و ۳ بعدی برای این وظیفه به نوع اقلام در حال پردازش بستگی دارد:
• کاربرد دید ۲ بعدی: اگر انبار در اقلام تخت و یکنواخت (مانند کتاب، دیویدی) که به طور مرتب در سطلها چیده شدهاند تخصص دارد، یک سیستم دید ۲ بعدی میتواند کافی باشد. دوربین ۲ بعدی میتواند لبههای اقلام را تشخیص داده و بازوی ربات را برای برداشتن آنها هدایت کند. این یک راهحل مقرون به صرفه برای تکمیل سفارشات با حجم بالا و پیچیدگی کم است.
• برنامه بینایی سهبعدی: اگر انبار اقلام با اشکال نامنظم (مانند اسباببازی، پوشاک، کالاهای خانگی) را که به صورت تصادفی چیده شدهاند، مدیریت میکند، بینایی سهبعدی ضروری است. دوربین سهبعدی میتواند ابر نقطهای از سطل ایجاد کند، اقلام منفرد را (حتی زمانی که همپوشانی دارند) شناسایی کند و نقطه گرفتن بهینه را برای بازوی ربات تعیین کند. بدون بینایی سهبعدی، ربات قادر به تشخیص بین اقلام همپوشان یا درک اشکال آنها نخواهد بود و منجر به انتخابهای ناموفق میشود.
مورد استفاده ۲: کنترل کیفیت صنعتی
در یک کارخانه تولیدی، رباتها برای بازرسی محصولات از نظر نقص قبل از خروج از خط مونتاژ استفاده میشوند. باز هم، انتخاب بین بینایی دوبعدی و سهبعدی به محصول و نوع نقصهای تشخیص داده شده بستگی دارد:
• کاربرد بینایی دو بعدی: برای محصولات تخت مانند بردهای مدار چاپی (PCB) یا برچسبها، سیستم بینایی دو بعدی میتواند عیوب مانند قطعات گمشده، چاپ اشتباه یا خراشها را بررسی کند. دوربین دو بعدی میتواند تصاویر با وضوح بالا از PCB ثبت کرده و آنها را با یک تصویر مرجع مقایسه کند تا ناهنجاریها را شناسایی کند. این یک راهحل سریع و مقرون به صرفه برای خطوط تولید با سرعت بالا است.
• کاربرد بینایی سه بعدی: برای محصولات سه بعدی مانند ریختهگری فلزات یا قطعات پلاستیکی، بینایی سه بعدی برای تشخیص عیوب مانند فرورفتگیها، ترکها یا عدم دقت ابعادی مورد نیاز است. دوربین سه بعدی میتواند شکل و ابعاد دقیق قطعه را اندازهگیری کرده و آنها را با یک مدل سه بعدی مقایسه کند و اطمینان حاصل کند که قطعه استانداردهای کیفی را رعایت میکند. بینایی دو بعدی این عیوب را از دست میدهد زیرا نمیتواند عمق قطعه را درک کند.
نحوه انتخاب: یک چارچوب تصمیمگیری برای مهندسان
هنگام انتخاب بین بینایی دوربین دو بعدی و سه بعدی برای برنامه رباتیک خود، این چارچوب گام به گام را برای تصمیمگیری آگاهانه دنبال کنید:
۱. تعریف الزامات وظیفه: با مشخص کردن دقیق آنچه ربات باید انجام دهد شروع کنید. آیا نیاز به تشخیص اشیاء مسطح یا اشیاء سهبعدی دارد؟ آیا اطلاعات عمق حیاتی است؟ آیا محیط ساختاریافته است یا بدون ساختار؟ دقت و سرعت مورد نیاز چیست؟
۲. ارزیابی نسبت هزینه به فایده: کل هزینه مالکیت (TCO) هر دو سیستم ۲D و ۳D، شامل دوربین، نرمافزار، یکپارچهسازی و نگهداری را محاسبه کنید. سپس، بازگشت سرمایه (ROI) را ارزیابی کنید: آیا بینایی سهبعدی اتوماسیونی را امکانپذیر میکند که در غیر این صورت غیرممکن بود، یا بینایی دوبعدی با هزینه کمتر کافی خواهد بود؟
3. در نظر گرفتن عوامل محیطی: محیطی را که ربات در آن عمل خواهد کرد، ارزیابی کنید. آیا نور متغیر است؟ آیا سطوح بازتابنده، گرد و غبار یا رطوبت وجود دارد؟ یک سیستم بینایی انتخاب کنید که بتواند این شرایط را تحمل کند.
۴. ارزیابی منابع محاسباتی و یکپارچهسازی: آیا قدرت محاسباتی لازم برای پشتیبانی از بینایی ۳ بعدی را دارید؟ آیا تخصص لازم برای یکپارچهسازی و برنامهنویسی الگوریتمهای ۳ بعدی را دارید؟ اگر نه، یک سیستم ۲ بعدی ممکن است انتخاب بهتری باشد، یا ممکن است نیاز به سرمایهگذاری در کیتهای یکپارچهسازی ۳ بعدی از پیش ساخته شده داشته باشید.
۵. آزمایش پروتوتایپها: هر زمان که ممکن است، سیستمهای بینایی ۲ بعدی و ۳ بعدی را در یک پروتوتایپ از برنامه رباتیک خود آزمایش کنید. این به شما کمک میکند تا عملکرد را تأیید کنید، مسائل بالقوه را شناسایی کنید و بر اساس دادههای دنیای واقعی تصمیم نهایی بگیرید.
آینده بینایی دوبعدی و سهبعدی در رباتیک
با پیشرفت مداوم فناوری رباتیک، هم سیستمهای بینایی دوبعدی و هم سهبعدی نقشهای مهمی ایفا خواهند کرد. بینایی دوبعدی به عنوان یک راهحل مقرونبهصرفه برای وظایف ساده و ساختاریافته باقی خواهد ماند و پیشرفتها در هوش مصنوعی قابلیتهای آن را بهبود میبخشد (به عنوان مثال، تشخیص بهتر اشیاء در نور متغیر). در همین حال، با کاهش هزینهها و بهبود ابزارهای ادغام، بینایی سهبعدی در دسترستر خواهد شد. همچنین شاهد سیستمهای ترکیبی بیشتری خواهیم بود که بینایی دوبعدی و سهبعدی را برای بهرهگیری از نقاط قوت هر دو ترکیب میکنند - به عنوان مثال، استفاده از بینایی دوبعدی برای اسکن سریع بارکد و بینایی سهبعدی برای جابجایی دقیق اشیاء.
یکی دیگر از روندهای کلیدی، ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با بینایی سهبعدی است. الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند تشخیص اشیاء سهبعدی را بهبود بخشند، تصمیمگیری در لحظه را ممکن سازند و به رباتها کمک کنند تا با محیطهای پویا سازگار شوند. به عنوان مثال، رباتی که مجهز به بینایی سهبعدی و هوش مصنوعی است، میتواند بدون نیاز به برنامهریزی مجدد، اشیاء جدید را تشخیص دهد و این امر آن را برای کاربردهای پویا مانند خردهفروشی یا مراقبتهای بهداشتی انعطافپذیرتر میکند.
نتیجهگیری: موضوع تناسب است، نه برتری
در بحث پیرامون دید دوربین دو بعدی در مقابل سهبعدی در رباتیک، راهحل واحدی وجود ندارد. دید دو بعدی برای وظایف ساده و ساختاریافته که هزینه و سادگی در اولویت هستند، ایدهآل است، در حالی که دید سهبعدی برای وظایف پیچیده و غیرساختاریافته که نیاز به آگاهی فضایی دارند، ضروری است. نکته کلیدی این است که سیستم دید را با الزامات خاص برنامه رباتیک خود تطبیق دهید و عواملی مانند پیچیدگی وظیفه، هزینه، محیط و منابع موجود را در نظر بگیرید.
با درک نکات فنی و کاربردهای واقعی بینایی ۲ بعدی و ۳ بعدی، میتوانید تصمیمی آگاهانه بگیرید که عملکرد و صرفهجویی هزینه سیستم رباتیک شما را به حداکثر برساند. چه ۲ بعدی، ۳ بعدی یا رویکرد ترکیبی را انتخاب کنید، سیستم بینایی مناسب به ربات شما این امکان را میدهد که جهان را به وضوح "ببیند" و وظایف خود را با دقت و قابلیت اطمینان انجام دهد.
آیا در حال کار بر روی یک پروژه رباتیک هستید و به کمک در انتخاب سیستم بینایی مناسب نیاز دارید؟ نیازهای خود را در نظرات زیر به اشتراک بگذارید و تیم کارشناسان ما مشاوره شخصیسازی شدهای ارائه خواهد داد.
تماس
اطلاعات خود را وارد کنید و ما با شما تماس خواهیم گرفت.
WhatsApp
WeChat