Tamil
ரோபாட்டிக்ஸில் 2D மற்றும் 3D கேமரா பார்வையை ஒப்பிடுதல்: பொறியாளர்கள் மற்றும் டெவலப்பர்களுக்கான நடைமுறை நுண்ணறிவுகள்
01.15 துருக
ரோபாட்டிக்ஸ் துறையில் வேகமாக வளர்ந்து வரும் நிலையில், கேமரா பார்வை அமைப்புகள் இயந்திரங்கள் உலகைப் புரிந்துகொள்ளவும் அதனுடன் தொடர்பு கொள்ளவும் உதவும் "கண்களாக" செயல்படுகின்றன. தொழில்துறை தன்னியக்கமாக்கல் மற்றும் கிடங்கு தளவாடங்கள் முதல் சுகாதார உதவி மற்றும் தன்னாட்சி வழிசெலுத்தல் வரை, 2D மற்றும் 3D கேமரா பார்வைக்கு இடையிலான தேர்வு ஒரு ரோபோவின் செயல்திறன், செலவு-செயல்திறன் மற்றும் சிக்கலான பணிகளைச் செய்யும் திறனை நேரடியாகப் பாதிக்கிறது. 2D பார்வை நீண்ட காலமாக ரோபாட்டிக்ஸில் ஒரு முக்கிய அங்கமாக இருந்து வருகிறது, 3D தொழில்நுட்பம் சமீபத்திய ஆண்டுகளில், சென்சார் வடிவமைப்பு மற்றும் கணினி சக்தியில் ஏற்பட்ட முன்னேற்றங்களுக்கு நன்றி, இது குறிப்பிடத்தக்க கவனத்தைப் பெற்றுள்ளது. ஆனால் உங்கள் ரோபோ பயன்பாட்டிற்கு எது சரியானது? இந்த கட்டுரை மேலோட்டமான ஒப்பீடுகளுக்கு அப்பால் சென்று, தொழில்நுட்ப நுணுக்கங்கள், நிஜ உலக பயன்பாட்டு வழக்குகள் மற்றும் நீங்கள் ஒரு தகவலறிந்த தேர்வைச் செய்ய உதவும் முக்கிய முடிவெடுக்கும் காரணிகளை உடைக்கிறது - எந்த தொழில்நுட்பமும் இயல்பாகவே "சிறந்தது" அல்ல, மாறாக குறிப்பிட்ட சூழ்நிலைகளுக்கு மிகவும் பொருத்தமானது என்பதை விளக்கும் அதே வேளையில்.
அடிப்படைகள்: ரோபோட்டிக்ஸில் 2D மற்றும் 3D கேமரா பார்வை எவ்வாறு செயல்படுகிறது
ஒப்பீடுகளில் மூழ்குவதற்கு முன், ஒவ்வொரு பார்வை அமைப்பின் முக்கிய இயக்கவியலையும் அவை ரோபோ தளங்களுடன் எவ்வாறு ஒருங்கிணைக்கப்படுகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது முக்கியம். அவற்றின் மையத்தில், 2D மற்றும் 3D கேமராக்கள் இரண்டும் காட்சித் தரவைப் பிடிக்கின்றன, ஆனால் அவை அடிப்படையில் வெவ்வேறு வழிகளில் அதைச் செய்கின்றன, இது தனித்துவமான திறன்களுக்கும் வரம்புகளுக்கும் வழிவகுக்கிறது.
2D கேமரா பார்வை: எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பார்வைக்கு தட்டையான தரவு
2D கேமரா பார்வை அமைப்புகள், பாரம்பரிய ஸ்மார்ட்போன் கேமரா செயல்படும் விதத்தைப் போலவே, இரு பரிமாணப் படங்களைப் பிடிப்பதன் மூலம் செயல்படுகின்றன. இந்தப் படங்கள் காட்சிகளை பிக்சல்களின் கட்டமாகப் பிரதிபலிக்கின்றன, அங்கு ஒவ்வொரு பிக்சலும் நிறம் (RGB) அல்லது பிரகாசம் (மோனோக்ரோம் கேமராக்களுக்கு) பற்றிய தகவலைக் கொண்டுள்ளது. ரோபாட்டிக்ஸில், 2D கேமராக்கள் பொதுவாக விளிம்புகள், வடிவங்கள், மாதிரிகள் அல்லது வண்ண வேறுபாடுகளைக் கண்டறிய பட செயலாக்க வழிமுறைகளுடன் இணைந்து செயல்படுகின்றன. உதாரணமாக, ஒரு 2D கேமரா ஒரு தொகுப்பில் உள்ள QR குறியீட்டை அடையாளம் காணவோ, ஒரு பாகத்தின் நீளத்தை அளவிடவோ அல்லது ஒரு கன்வேயர் பெல்ட்டில் ஒரு பொருளின் இருப்பைக் கண்டறியவோ முடியும்.
2D கண்ணோட்டத்தின் ஒரு முக்கிய அம்சம், இது தளவியல் தகவல்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது. இது ஆர்வமுள்ள பொருள் ஒரு சமமான மேற்பரப்பில் இருக்கும்போது அல்லது ஆழம் தொடர்பானது தொடர்பில்லாதது அல்லது இரண்டாம் நிலை முறைகள் மூலம் ஊகிக்கப்படக்கூடியது (எடுத்துக்காட்டாக, கேமரா மற்றும் இலக்கத்திற்கிடையில் நிலையான தூரத்தைப் பயன்படுத்துவது) போன்ற பணிகளில் சிறந்தது. 2D அமைப்புகள் ஒருங்கிணைக்க எளிதாகவும், 3D மாற்றங்களைவிட குறைவான கணினி சக்தியை தேவைப்படுத்துவதால், பல அடிப்படையான ரோபோட்டிக் பயன்பாடுகளுக்கு செலவினம் குறைவான தேர்வாக இருக்கின்றன.
3D கேமரா கண்ணோட்டம்: இடவியல் விழிப்புணர்வுக்கான ஆழ தரவுகள்
மாறாக, 3D கேமரா பார்வை அமைப்புகள் 2D கேமராக்களைப் போல அகலம் மற்றும் உயரத்தை மட்டும் பிடிக்காமல், ஆழத்தையும் பிடிக்கின்றன. இது காட்சியின் முப்பரிமாண "புள்ளி மேகம்" (point cloud) அல்லது வலையை உருவாக்குகிறது. இந்த ஆழத் தகவல்தான் ரோபோக்களுக்கு உண்மையான இடஞ்சார்ந்த விழிப்புணர்வை அளிக்கிறது. இதன் மூலம் பொருட்கள் எவ்வளவு தூரத்தில் உள்ளன, அவற்றின் வடிவம் மற்றும் சுற்றுச்சூழலில் உள்ள மற்ற கூறுகளுடன் ஒப்பிடும்போது அவற்றின் நிலை என்ன என்பதைப் புரிந்துகொள்ள முடிகிறது. ரோபோட்டிக்ஸில் 3D தரவை உருவாக்கப் பயன்படுத்தப்படும் பல பொதுவான தொழில்நுட்பங்கள் உள்ளன, அவற்றுள்:
• ஸ்டீரியோ பார்வை: இரண்டு கேமராக்களைப் (மனித கண்களைப் போன்றது) பயன்படுத்தி ஒன்றுடன் ஒன்று பொருந்தும் படங்களைப் படம்பிடித்து, பின்னர் இரண்டு காட்சிகளுக்கு இடையிலான வேறுபாட்டை அளவிடுவதன் மூலம் ஆழத்தைக் கணக்கிடுகிறது.
• Time-of-Flight (ToF): அகச்சிவப்பு ஒளியை வெளியிட்டு, பொருளிலிருந்து பிரதிபலித்து சென்சாருக்குத் திரும்பும் ஒளி எடுக்கும் நேரத்தை அளவிடுகிறது, ஒளியின் வேகத்தின் அடிப்படையில் ஆழத்தைக் கணக்கிடுகிறது.
• Structured Light: காட்சியில் ஒரு வடிவத்தை (எ.கா., கட்டம் அல்லது புள்ளிகள்) திட்டமிடுகிறது; வடிவத்தில் ஏற்படும் சிதைவுகள் ஆழத்தைக் கணக்கிடப் பயன்படுத்தப்படுகின்றன.
இந்த ஆழத்தை உணரும் திறன், ஒழுங்கற்ற வடிவப் பொருட்களுடன் ரோபோக்கள் தொடர்பு கொள்ள வேண்டிய, கட்டமைக்கப்படாத சூழல்களில் செல்ல வேண்டிய அல்லது துல்லியமான பிக்-அண்ட்-பிளேஸ் செயல்பாடுகளைச் செய்ய வேண்டிய பணிகளுக்கு 3D பார்வையை சிறந்ததாக்குகிறது—இங்கு ஒரு பொருளின் சரியான நிலை முக்கியமானது.
நேருக்கு நேர் ஒப்பீடு: ரோபோடிக் பயன்பாடுகளுக்கான முக்கிய அளவீடுகள்
உங்கள் தேவைகளுக்கு எந்த பார்வை அமைப்பு பொருந்துகிறது என்பதை மதிப்பிட உங்களுக்கு உதவ, ரோபோடிக்ஸிற்கான ஆறு முக்கிய அளவீடுகளில் 2D மற்றும் 3D கேமரா பார்வையை ஒப்பிடுவோம்: புலனுணர்வு திறன்கள், பணிப் பொருத்தம், கணக்கீட்டுத் தேவைகள், செலவு, சுற்றுச்சூழல் பின்னடைவு மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு சிக்கல்தன்மை.
1. புலனுணர்வு திறன்கள்
2D மற்றும் 3D பார்வைக்கு இடையிலான மிக முக்கியமான வேறுபாடு அவற்றின் புலனுணர்வு திறன்களில் உள்ளது. 2D அமைப்புகள் ஒரு 2D தளத்திற்குள் உள்ள தட்டையான அம்சங்களை - விளிம்புகள், வண்ணங்கள், அமைப்புகள் மற்றும் வடிவங்களை மட்டுமே கண்டறிய முடியும். சாய்ந்த, அடுக்கப்பட்ட அல்லது ஒழுங்கற்ற வடிவப் பொருட்களுடன் அவை போராடுகின்றன, ஏனெனில் அவை ஒரே 2D ப்ரொஜெக்ஷனுடன் ஒரு தட்டையான பொருளுக்கும் ஒரு முப்பரிமாண பொருளுக்கும் இடையில் வேறுபடுத்த முடியாது. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு 2D கேமரா காகிதத்தின் சுருக்கப்பட்ட துண்டை ஒரு தட்டையான தாள் என்று தவறாக எண்ணலாம், இது ரோபோ கையாளுதலில் பிழைகளுக்கு வழிவகுக்கும்.
3D அமைப்புகள், இதற்கு மாறாக, இடஞ்சார்ந்த அம்சங்களைப் பிடிக்கின்றன, இதனால் ரோபோக்கள் அவற்றின் நோக்குநிலை, நிலை அல்லது வடிவத்தைப் பொருட்படுத்தாமல் பொருட்களை அடையாளம் காண முடியும். அவை ஒன்றுடன் ஒன்று சேரும் பொருட்களை வேறுபடுத்தி அறியலாம், அளவை அளவிடலாம், மேலும் 3D பரப்புகளில் சிறிய குறைபாடுகளைக் கூட கண்டறியலாம் (எ.கா., ஒரு உலோக பாகத்தில் ஒரு பள்ளம்). இது 3D பார்வையை சுற்றுச்சூழலைப் பற்றிய ஆழமான புரிதல் தேவைப்படும் பணிகளுக்கு மிகவும் பல்துறை வாய்ந்ததாக ஆக்குகிறது.
2. பணிப் பொருத்தம்
2D மற்றும் 3D பார்வைக்கு இடையேயான தேர்வு பொதுவாக ஒரு ரோபோ வடிவமைக்கப்பட்டுள்ள குறிப்பிட்ட பணியைப் பொறுத்தது. ஒவ்வொரு தொழில்நுட்பத்திற்கும் எந்தப் பணிகள் சாதகமாக அமைகின்றன என்பதைப் பார்ப்போம்:
2D கேமரா பார்வைக்கான பணிகள்
2D பார்வை, சூழல் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் ஆழம் ஒரு முக்கியமான காரணியாக இல்லாத, கட்டமைக்கப்பட்ட, மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படும் பணிகளில் சிறந்து விளங்குகிறது. பொதுவான எடுத்துக்காட்டுகள் பின்வருமாறு:
• தரக் கட்டுப்பாடு: விடுபட்ட கூறுகள் அல்லது தவறான அச்சிட்டுகள் போன்ற குறைபாடுகளுக்கு தட்டையான பரப்புகளை (எ.கா., அச்சிடப்பட்ட சர்க்யூட் போர்டுகள், லேபிள்கள்) ஆய்வு செய்தல்.
• பார்கோடு/QR குறியீடு ஸ்கேனிங்: லாஜிஸ்டிக்ஸ் அல்லது உற்பத்தியில் உள்ள பேக்கேஜ்கள், தயாரிப்புகள் அல்லது கூறுகளில் உள்ள குறியீடுகளைப் படித்தல்.
• தட்டையான பரப்புகளில் நிலைநிறுத்துதல்: கன்வேயர் பெல்ட்டில் இருந்து பொருட்களை எடுப்பதற்கு ஒரு ரோபோ கையை வழிநடத்துதல், அங்கு பொருட்கள் சீராக இடைவெளியில் அமைந்து தட்டையாக இருக்கும்.
• வரிசையைப் பின்பற்றுதல்: மொபைல் ரோபோக்கள் முன்வரையறுக்கப்பட்ட கோடுகளின் (எ.கா., கிடங்குகள் அல்லது தொழிற்சாலைகளில்) வழியாக செல்ல அனுமதித்தல்.
3D கேமரா பார்வைக்கான பணிகள்
3D பார்வை இடவெளி உணர்வு தேவைப்படும் அமைவில்லா அல்லது சிக்கலான பணிகளுக்கு அவசியம். பொதுவான எடுத்துக்காட்டுகள்:
• அசாதாரண பொருட்களை எடுத்து வைக்க: பழங்கள், காய்கறிகள் அல்லது களஞ்சியங்களில் சீரற்றமாக அடுக்கப்பட்ட பெட்டிகளை கையாளுதல்.
• சுயாதீன வழிநடத்தல்: மொபைல் ரோபோக்களுக்கு (எ.கா., விநியோக ரோபோக்கள், AGVs) தடைகளை தவிர்க்கவும், இயக்கத்திற்குட்பட்ட சூழ்நிலைகளில் (எ.கா., கூட்டமான நடைபாதைகள், கட்டுமான இடங்கள்) வழிநடத்தவும் உதவுதல்.
• அசம்பிளி பணிகள்: ஆழம் மற்றும் திசை முக்கியமான 3D கூறுகளை (எ.கா., ஒரு கியரை ஒரு ஷாஃப்டில் பொருத்துதல்) சரியாக ஒத்துப்படுத்துதல்.
• மருத்துவ ரோபோடிக்ஸ்: உள்ளக உறுப்புகளை 3D பார்வைகளை வழங்குவதன் மூலம் அல்லது மென்மையான திசுக்களை தொடர்பு கொள்ள ரோபோட்டிக் கைகளுக்கு வழிகாட்டுவதன் மூலம் அறுவை சிகிச்சை நிபுணர்களுக்கு உதவுதல்.
3. கணினி தேவைகள்
ரோபோடிக் அமைப்புகளுக்கு கணினி சக்தி ஒரு முக்கிய கருத்தாகும், ஏனெனில் இது பேட்டரி ஆயுளை (மொபைல் ரோபோக்களுக்கு) மற்றும் ஒட்டுமொத்த அமைப்பு செலவை பாதிக்கிறது. 2D பார்வை அமைப்புகள் ஒப்பீட்டளவில் குறைந்த கணினி தேவைகளைக் கொண்டுள்ளன, ஏனெனில் அவை எளிய அல்காரிதம்களைப் (எ.கா., விளிம்பு கண்டறிதல், வடிவ பொருத்தம்) பயன்படுத்தி தட்டையான படங்களைச் செயலாக்குகின்றன. இது குறைந்த சக்தி கொண்ட மைக்ரோகண்ட்ரோலர்கள் மற்றும் ஆரம்ப நிலை ரோபோடிக் தளங்களுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.
3D பார்வை அமைப்புகளுக்கு, மறுபுறம், கணிசமாக அதிக கணினி சக்தி தேவைப்படுகிறது. புள்ளி மேகங்கள் அல்லது 3D மெஷ்களை உருவாக்குதல் மற்றும் செயலாக்குதல் சிக்கலான அல்காரிதம்களை (எ.கா., ஸ்டீரியோ மேட்சிங், புள்ளி மேகப் பிரிப்பு) உள்ளடக்கியது, இதற்கு உயர் செயல்திறன் கொண்ட CPUகள், GPUகள் அல்லது சிறப்பு வன்பொருள்கள் (எ.கா., FPGAகள்) தேவைப்படுகின்றன. மொபைல் ரோபோக்களுக்கு, இது ஆற்றல்-திறனுள்ள செயலிகளுடன் இணைக்கப்படாவிட்டால், பேட்டரி ஆயுளைக் குறைக்கலாம். இருப்பினும், எட்ஜ் கம்ப்யூட்டிங் மற்றும் AI ஆக்சிலரேட்டர்களில் ஏற்பட்டுள்ள முன்னேற்றங்கள் சமீபத்திய ஆண்டுகளில் பரந்த அளவிலான ரோபோ பயன்பாடுகளுக்கு 3D பார்வையை மிகவும் சாத்தியமாக்கியுள்ளன.
4. செலவு
செலவு பெரும்பாலும் ஒரு தீர்மானிக்கும் காரணியாகும், குறிப்பாக சிறு மற்றும் நடுத்தர நிறுவனங்களுக்கு (SMEs) அல்லது அதிக எண்ணிக்கையிலான ரோபோடிக் பயன்பாடுகளுக்கு. 2D கேமரா பார்வை அமைப்புகள் பொதுவாக 3D மாற்று வழிகளை விட மிகவும் மலிவானவை. ஒரு அடிப்படை 2D மோனோக்ரோம் கேமராவின் விலை $50 ஆக இருக்கலாம், மேலும் உயர்நிலை தொழில்துறை 2D கேமராக்கள் கூட பொதுவாக $200 முதல் $1,000 வரை இருக்கும். கூடுதலாக, 2D மென்பொருள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு கருவிகள் பொதுவாக மிகவும் முதிர்ச்சியடைந்தவை மற்றும் செலவு குறைந்தவை.
3D கேமரா பார்வை அமைப்புகள், மாறாக, அதிக செலவுடையவை. ஒரு ஆரம்ப நிலை 3D ToF கேமராவின் விலை $200 முதல் $500 வரை இருக்கலாம், அதேசமயம் உயர் செயல்திறன் கொண்ட தொழில்துறை 3D கேமராக்கள் (எ.கா., துல்லியமான உற்பத்திக்கு ஸ்டீரியோ பார்வை அமைப்புகள்) $5,000 ஐ விட அதிகமாக இருக்கலாம். 3D பார்வைக்கான மென்பொருள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு செலவுகளும் அதிகமாகும், ஏனெனில் அவற்றுக்கு பாயிண்ட் கிளவுட் செயலாக்கம் மற்றும் 3D அல்காரிதம்களில் சிறப்பு நிபுணத்துவம் தேவைப்படுகிறது. இருப்பினும், 3D தொழில்நுட்பம் மேலும் பரவலாகி வருவதால், செலவு இடைவெளி குறைந்து வருகிறது, மேலும் 3D பார்வை 2D அமைப்புகளால் அடைய முடியாத ஆட்டோமேஷனை செயல்படுத்துகிறது என்பதால், முதலீட்டின் மீதான வருவாய் (ROI) அதிகமாக இருக்கலாம்.
5. சுற்றுச்சூழல் தாங்குதிறன்
ரோபோக்கள் பெரும்பாலும் கடுமையான சூழல்களில் செயல்படுவதால், ஒளி நிலைமைகள், தூசி, ஈரப்பதம் மற்றும் அதிர்வு போன்ற காரணிகளுக்கு எதிராக பார்வை அமைப்பின் நீடித்து நிலைப்புத்தன்மை முக்கியமானது. 2D பார்வை அமைப்புகள் பொதுவாக ஆரம்பகால 3D அமைப்புகளை விட மாறுபடும் ஒளி நிலைமைகளுக்கு அதிக எதிர்ப்புத் திறன் கொண்டவை, ஏனெனில் பல 2D கேமராக்கள் பிரகாசமான அல்லது குறைந்த ஒளி சூழல்களைக் கையாள மோனோக்ரோம் சென்சார்கள் அல்லது சரிசெய்யக்கூடிய வெளிப்பாடு அமைப்புகளைப் பயன்படுத்துகின்றன. இருப்பினும், 2D பார்வை பளபளப்பு, நிழல்கள் அல்லது மாறுபாட்டைக் குறைக்கும் சீரான ஒளி போன்ற பிரச்சனைகளுடன் போராடலாம் - இவை சிறப்பு ஒளி அமைப்புகளால் குறைக்கப்படலாம்.
3D பார்வை அமைப்புகள், அடிப்படை தொழில்நுட்பத்தைப் பொறுத்து சுற்றுச்சூழல் தாங்குதிறனில் வேறுபடுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஸ்டீரியோ பார்வை அமைப்புகள், ஒளி மாற்றங்களுக்கு எளிதில் பாதிக்கப்படக்கூடியவை (ஏனெனில் அவை படங்களின் மாறுபாட்டைச் சார்ந்துள்ளன), அதேசமயம் ToF மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட ஒளி அமைப்புகள், செயலில் உள்ள ஒளியூட்டலைப் (அகச்சிவப்பு ஒளி) பயன்படுத்துவதால், மாறுபடும் ஒளிக்கு எதிராக மிகவும் வலுவானவை. இருப்பினும், ToF கேமராக்கள் பிரதிபலிக்கும் பரப்புகளுடன் (எ.கா., உலோகம், கண்ணாடி) போராடக்கூடும், அவை சென்சாரிலிருந்து ஒளியைப் பிரதிபலித்து, துல்லியமற்ற ஆழத் தரவுகளுக்கு வழிவகுக்கும். இதற்கிடையில், கட்டமைக்கப்பட்ட ஒளி அமைப்புகள், தூசு அல்லது புகை ஆகியவை திட்டமிடப்பட்ட வடிவத்தை சிதறடிப்பதால் பாதிக்கப்படலாம். ஒட்டுமொத்தமாக, 3D அமைப்புகளுக்கு மிகவும் கவனமான சுற்றுச்சூழல் திட்டமிடல் தேவைப்படுகிறது, ஆனால் சென்சார் வடிவமைப்பில் ஏற்பட்டுள்ள முன்னேற்றங்கள் சமீபத்திய ஆண்டுகளில் அவற்றின் தாங்குதிறனை மேம்படுத்தியுள்ளன.
6. ஒருங்கிணைப்பு சிக்கல்தன்மை
ஒரு ரோபோ தளத்தில் ஒரு பார்வை அமைப்பை ஒருங்கிணைப்பது என்பது கேமராவை ரோபோவின் கட்டுப்படுத்தியுடன் இணைப்பது, அமைப்பை அளவீடு செய்வது மற்றும் தொடர்புடைய பார்வை வழிமுறைகளை நிரலாக்குவது ஆகியவற்றை உள்ளடக்கியது. 2D பார்வை அமைப்புகள் ஒருங்கிணைக்க எளிதானவை, ஏனெனில் அவை நிலையான இடைமுகங்களைப் (எ.கா., USB, ஈதர்நெட்) பயன்படுத்துகின்றன மற்றும் நன்கு ஆவணப்படுத்தப்பட்ட மென்பொருள் நூலகங்களைக் (எ.கா., OpenCV, Halcon) கொண்டுள்ளன. அளவீடு செய்வதும் எளிதானது, ஏனெனில் இது பொதுவாக கேமராவை ரோபோவின் ஒருங்கிணைப்பு அமைப்புடன் ஒரு தட்டையான தளத்தில் சீரமைப்பதை உள்ளடக்குகிறது.
3D பார்வை அமைப்புகள் கூடுதல் ஆழ பரிமாணம் காரணமாக ஒருங்கிணைக்க மிகவும் சிக்கலானவை. 3D பாயிண்ட் கிளவுடை ரோபோவின் ஒருங்கிணைப்பு அமைப்புடன் சீரமைப்பதை அளவீடு உள்ளடக்குகிறது, இது அதிக நேரம் எடுக்கும் மற்றும் சிறப்பு கருவிகள் தேவைப்படும் ஒரு செயல்முறையாகும். கூடுதலாக, 3D பார்வை அல்காரிதம்களை (எ.கா., பாயிண்ட் கிளவுட் பிரித்தல், பொருள் அங்கீகாரம்) நிரலாக்குவதற்கு 2D நிரலாக்கத்தை விட மேம்பட்ட நிபுணத்துவம் தேவைப்படுகிறது. இருப்பினும், பல 3D கேமரா உற்பத்தியாளர்கள் இப்போது பிரபலமான ரோபோடிக் தளங்களுக்கான (எ.கா., யுனிவர்சல் ரோபோட்ஸ், ஃபானுக்) முன்-கட்டமைக்கப்பட்ட மென்பொருள் தொகுதிகள் மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு கருவிகளை வழங்குகின்றனர், இது செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது.
நிஜ-உலக பயன்பாட்டு உதாரணங்கள்: 2D vs 3D செயல்பாட்டில்
இந்த வேறுபாடுகள் நடைமுறையில் எவ்வாறு வெளிப்படுகின்றன என்பதை விளக்க, இரண்டு நிஜ-உலக ரோபோ பயன்பாடுகளை ஆராய்வோம், மேலும் ஒவ்வொன்றிலும் 2D மற்றும் 3D பார்வை எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகிறது (அல்லது பயன்படுத்தப்படவில்லை) என்பதையும் பார்ப்போம்.
பயன்பாட்டு உதாரணம் 1: கிடங்கு ஆர்டர் நிறைவேற்றுதல்
ஒரு கிடங்கு ஆர்டர் நிறைவேற்றும் மையத்தில், ரோபோக்கள் பெரும்பாலும் பெட்டிகளில் இருந்து பொருட்களை எடுத்து ஷிப்பிங் பெட்டிகளில் வைக்கும் பணியில் ஈடுபடுத்தப்படுகின்றன. இந்த பணிக்கு 2D மற்றும் 3D பார்வைக்கு இடையிலான தேர்வு கையாளப்படும் பொருட்களின் வகையைப் பொறுத்தது:
• 2D பார்வை பயன்பாடு: கிடங்கு தட்டையான, சீரான பொருட்களை (எ.கா., புத்தகங்கள், டிவிடிக்கள்) பெட்டிகளில் நேர்த்தியாக அடுக்கப்பட்டிருந்தால், 2D பார்வை அமைப்பு போதுமானதாக இருக்கும். 2D கேமரா பொருட்களின் விளிம்புகளைக் கண்டறிந்து அவற்றை எடுக்க ரோபோ கையை வழிநடத்த முடியும். இது அதிக அளவு, குறைந்த சிக்கலான நிறைவேற்றுதலுக்கான செலவு குறைந்த தீர்வாகும்.
• 3D பார்வை பயன்பாடு: கிடங்கில் ஒழுங்கற்ற வடிவப் பொருட்கள் (எ.கா., பொம்மைகள், ஆடைகள், வீட்டு உபயோகப் பொருட்கள்) சீரற்ற முறையில் அடுக்கப்பட்டிருந்தால், 3D பார்வை அவசியம். 3D கேமரா, பெட்டியின் புள்ளி மேகத்தை (point cloud) உருவாக்கலாம், தனிப்பட்ட பொருட்களை (ஒன்றன் மீது ஒன்று இருந்தாலும்) அடையாளம் காணலாம், மேலும் ரோபோ கைக்கான உகந்த பிடிப்புப் புள்ளியை (grasp point) தீர்மானிக்கலாம். 3D பார்வை இல்லாமல், ரோபோ ஒன்றன் மீது ஒன்றுள்ள பொருட்களை வேறுபடுத்தி அறியவோ அல்லது அவற்றின் வடிவங்களைப் புரிந்துகொள்ளவோ முடியாது, இதனால் பொருட்களை எடுப்பதில் தோல்வி ஏற்படும்.
பயன்பாட்டு வழக்கு 2: தொழில்துறை தரக் கட்டுப்பாடு
ஒரு உற்பத்தி ஆலையில், அசெம்பிளி லைனில் இருந்து வெளியேறும் முன், பொருட்களில் உள்ள குறைபாடுகளைக் கண்டறிய ரோபோக்கள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. மீண்டும், 2D மற்றும் 3D பார்வைக்கு இடையிலான தேர்வு, தயாரிப்பு மற்றும் கண்டறியப்படும் குறைபாடுகளின் வகையைப் பொறுத்தது:
• 2D பார்வை பயன்பாடு: அச்சிடப்பட்ட சர்க்யூட் போர்டுகள் (PCBs) அல்லது லேபிள்கள் போன்ற தட்டையான தயாரிப்புகளுக்கு, 2D பார்வை அமைப்பு காணாமல் போன கூறுகள், தவறான அச்சிட்டுகள் அல்லது கீறல்கள் போன்ற குறைபாடுகளை ஆய்வு செய்ய முடியும். 2D கேமரா PCB-யின் உயர்-தெளிவுத்திறன் படங்களைப் படம்பிடித்து, அசாதாரணங்களைக் கண்டறிய ஒரு குறிப்புப் படத்துடன் ஒப்பிட முடியும். இது அதிவேக உற்பத்தி வரிகளுக்கு ஒரு வேகமான, செலவு குறைந்த தீர்வாகும்.
• 3D பார்வை பயன்பாடு: உலோக வார்ப்புகள் அல்லது பிளாஸ்டிக் பாகங்கள் போன்ற 3D தயாரிப்புகளுக்கு, பள்ளங்கள், விரிசல்கள் அல்லது பரிமாணத் துல்லியமின்மை போன்ற குறைபாடுகளைக் கண்டறிய 3D பார்வை தேவைப்படுகிறது. 3D கேமரா பாகத்தின் சரியான வடிவம் மற்றும் பரிமாணங்களை அளவிட முடியும் மற்றும் தரத் தரங்களை பாகம் பூர்த்தி செய்வதை உறுதிசெய்ய, 3D மாதிரியுடன் ஒப்பிட முடியும். 2D பார்வை இந்த குறைபாடுகளைத் தவறவிடும், ஏனெனில் அது பாகத்தின் ஆழத்தை உணர முடியாது.
எப்படி தேர்ந்தெடுப்பது: பொறியாளர்களுக்கான ஒரு முடிவு கட்டமைப்பு
உங்கள் ரோபோ பயன்பாட்டிற்கான 2D மற்றும் 3D கேமரா பார்வைக்கு இடையே தேர்ந்தெடுக்கும்போது, தகவலறிந்த முடிவை எடுக்க இந்த படிப்படியான கட்டமைப்பைப் பின்பற்றவும்:
1. பணியின் தேவைகளை வரையறுக்கவும்: ரோபோ என்ன செய்ய வேண்டும் என்பதைத் தெளிவாக வரையறுப்பதன் மூலம் தொடங்கவும். இது தட்டையான பொருட்களைக் கண்டறிய வேண்டுமா அல்லது 3D பொருட்களைக் கண்டறிய வேண்டுமா? ஆழத் தகவல் முக்கியமானதா? சூழல் கட்டமைக்கப்பட்டதா அல்லது கட்டமைக்கப்படாததா? தேவையான துல்லியம் மற்றும் வேகம் என்ன?
2. செலவு-பயன் விகிதத்தை மதிப்பிடுங்கள்: 2D மற்றும் 3D அமைப்புகளின் மொத்த உரிமையாளர் செலவை (TCO) கணக்கிடுங்கள், இதில் கேமரா, மென்பொருள், ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் பராமரிப்பு ஆகியவை அடங்கும். பின்னர், ROI ஐ மதிப்பிடுங்கள்: 3D பார்வை தானியங்குமயமாக்கலைச் சாத்தியமாக்குமா, அல்லது 2D பார்வை குறைந்த செலவில் போதுமானதாக இருக்குமா?
3. சுற்றுச்சூழல் காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ளுங்கள்: ரோபோ செயல்படும் சூழலை மதிப்பிடுங்கள். ஒளி மாறுபடுமா? பிரதிபலிக்கும் பரப்புகள், தூசி அல்லது ஈரப்பதம் உள்ளதா? இந்த நிலைமைகளைத் தாங்கக்கூடிய ஒரு பார்வை அமைப்பைத் தேர்ந்தெடுக்கவும்.
4. கணக்கீட்டு மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு வளங்களை மதிப்பிடுங்கள்: 3D பார்வைக்கு ஆதரவளிக்க உங்களுக்கு கணக்கீட்டு சக்தி உள்ளதா? 3D அல்காரிதம்களை ஒருங்கிணைத்து நிரலாக்க நிபுணத்துவம் உங்களிடம் உள்ளதா? இல்லையென்றால், 2D அமைப்பு ஒரு சிறந்த தேர்வாக இருக்கலாம், அல்லது நீங்கள் முன்பே உருவாக்கப்பட்ட 3D ஒருங்கிணைப்பு கருவிகளில் முதலீடு செய்ய வேண்டியிருக்கும்.
5. முன்மாதிரிகளைச் சோதிக்கவும்: முடிந்தவரை, உங்கள் ரோபோட்டிக் பயன்பாட்டின் முன்மாதிரியில் 2D மற்றும் 3D பார்வை அமைப்புகள் இரண்டையும் சோதிக்கவும். இது செயல்திறனைச் சரிபார்க்கவும், சாத்தியமான சிக்கல்களைக் கண்டறியவும், நிஜ உலகத் தரவுகளின் அடிப்படையில் இறுதி முடிவை எடுக்கவும் உதவும்.
ரோபாட்டிக்ஸில் 2D மற்றும் 3D பார்வைக்கான எதிர்காலம்
ரோபாட்டிக்ஸ் தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து முன்னேறி வருவதால், 2D மற்றும் 3D பார்வை அமைப்புகள் இரண்டும் முக்கியப் பங்கு வகிக்கும். 2D பார்வை, எளிய, கட்டமைக்கப்பட்ட பணிகளுக்கு செலவு குறைந்த தீர்வாகத் தொடரும், மேலும் AI இல் ஏற்படும் முன்னேற்றங்கள் அதன் திறன்களை மேம்படுத்தும் (எ.கா., மாறுபட்ட வெளிச்சத்தில் மேம்பட்ட பொருள் அங்கீகாரம்). இதற்கிடையில், செலவுகள் குறைந்து ஒருங்கிணைப்பு கருவிகள் மேம்படுவதால் 3D பார்வை மேலும் அணுகக்கூடியதாக மாறும். இரண்டின் பலங்களையும் பயன்படுத்திக் கொள்ளும் கலப்பின அமைப்புகளையும் நாம் அதிகமாகக் காண்போம் - எடுத்துக்காட்டாக, வேகமான பார்கோடு ஸ்கேனிங்கிற்கு 2D பார்வையையும், துல்லியமான பொருள் கையாளுதலுக்கு 3D பார்வையையும் பயன்படுத்துதல்.
மற்றொரு முக்கியப் போக்கு, 3D பார்வையுடன் AI மற்றும் இயந்திர கற்றலை ஒருங்கிணைப்பதாகும். AI அல்காரிதம்கள் 3D பொருள் அங்கீகாரத்தை மேம்படுத்தலாம், நிகழ்நேர முடிவெடுப்பதைச் செயல்படுத்தலாம் மற்றும் மாறும் சூழல்களுக்கு ரோபோக்கள் ஏற்புடையதாக இருக்க உதவலாம். உதாரணமாக, 3D பார்வை மற்றும் AI உடன் கூடிய ஒரு ரோபோ, மறு நிரலாக்கம் செய்யப்படாமலேயே புதிய பொருட்களை அடையாளம் காணக் கற்றுக்கொள்ள முடியும், இது சில்லறை வணிகம் அல்லது சுகாதாரப் பாதுகாப்பு போன்ற மாறும் பயன்பாடுகளுக்கு மிகவும் நெகிழ்வானதாக அமைகிறது.
முடிவுரை: இது பொருத்தத்தைப் பற்றியது, மேன்மையை அல்ல
ரோபாட்டிக்ஸில் 2D மற்றும் 3D கேமரா பார்வைக்கு இடையிலான விவாதத்தில், அனைவருக்கும் பொருந்தக்கூடிய ஒரு தீர்வு இல்லை. 2D பார்வை என்பது செலவு மற்றும் எளிமை முக்கியத்துவம் வாய்ந்த எளிய, கட்டமைக்கப்பட்ட பணிகளுக்கு சிறந்தது, அதேசமயம் 3D பார்வை என்பது இடஞ்சார்ந்த விழிப்புணர்வு தேவைப்படும் சிக்கலான, கட்டமைக்கப்படாத பணிகளுக்கு அவசியமானது. உங்கள் ரோபோடிக் பயன்பாட்டின் குறிப்பிட்ட தேவைகளுக்கு ஏற்ப பார்வை அமைப்பை பொருத்துவதே முக்கியமாகும், இதில் பணி சிக்கல்தன்மை, செலவு, சூழல் மற்றும் கிடைக்கும் வளங்கள் போன்ற காரணிகளைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்.
2D மற்றும் 3D பார்வை இரண்டின் தொழில்நுட்ப நுணுக்கங்களையும் நிஜ உலகப் பயன்பாடுகளையும் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், உங்கள் ரோபோடிக் அமைப்பின் செயல்திறனையும் செலவு-செயல்திறனையும் அதிகரிக்கும் ஒரு தகவலறிந்த முடிவை நீங்கள் எடுக்கலாம். நீங்கள் 2D, 3D அல்லது ஒரு கலப்பின அணுகுமுறையைத் தேர்ந்தெடுத்தாலும், சரியான பார்வை அமைப்பு உங்கள் ரோபோ உலகை தெளிவாக "பார்க்க" உதவும் - மேலும் அதன் பணிகளை துல்லியத்துடனும் நம்பகத்தன்மையுடனும் செய்ய உதவும்.
நீங்கள் ஒரு ரோபோடிக் திட்டத்தில் பணிபுரிகிறீர்களா மற்றும் சரியான பார்வை அமைப்பைத் தேர்ந்தெடுப்பதில் உதவி தேவையா? கீழே உள்ள கருத்துகளில் உங்கள் தேவைகளைப் பகிரவும், எங்கள் நிபுணர் குழு தனிப்பயனாக்கப்பட்ட ஆலோசனைகளை வழங்கும்.
தொடர்பு
உங்கள் தகவலை விட்டு நாங்கள் உங்களை தொடர்பு கொள்ளுவோம்.
WhatsApp
WeChat