Turkic
Robotikte 2B ve 3B Kamera Görüşünün Karşılaştırılması: Mühendisler ve Geliştiriciler İçin Pratik İçgörüler
Oluşturuldu 01.15
Hızla gelişen robotik alanında, kamera görüş sistemleri makinelerin dünyayı algılamasını ve onunla etkileşim kurmasını sağlayan "gözler" olarak hizmet eder. Endüstriyel otomasyon ve depo lojistiğinden sağlık hizmetleri yardımına ve otonom navigasyona kadar, 2D ve 3D kamera görüşü arasındaki seçim, bir robotun performansını, maliyet etkinliğini ve karmaşık görevleri tamamlama yeteneğini doğrudan etkiler. 2D görüş uzun süredir robotikte temel bir unsur olsa da,3D teknoloji son yıllarda sensör tasarımı ve işlem gücündeki gelişmeler sayesinde önemli bir ivme kazanmıştır. Peki, robotik uygulamanız için hangisi doğru? Bu makale, yüzeysel karşılaştırmaların ötesine geçerek, bilinçli bir seçim yapmanıza yardımcı olacak teknik incelikleri, gerçek dünya kullanım senaryolarını ve temel karar faktörlerini ele alıyor—hem de her iki teknolojinin de doğası gereği "daha iyi" olmadığını, yalnızca belirli senaryolara daha uygun olduğunu açıklarken.
Temeller: Robotikte 2B ve 3B Kamera Görüşü Nasıl Çalışır
Karşılaştırmalara dalmadan önce, her bir görüş sisteminin temel mekanizmalarını ve robotik platformlarla nasıl entegre olduklarını anlamak kritik öneme sahiptir. Özünde, hem 2B hem de 3B kameralar görsel veri yakalar, ancak bunu temelde farklı yollarla yaparlar, bu da farklı yeteneklere ve sınırlamalara yol açar.
2B Kamera Görüşü: Basitleştirilmiş Algılama İçin Düz Veri
2D kamera görüş sistemleri, geleneksel bir akıllı telefon kamerasının çalıştığı gibi iki boyutlu görüntüler yakalayarak çalışır. Bu görüntüler, sahneleri piksellerden oluşan bir ızgara olarak temsil eder; her piksel renk (RGB) veya parlaklık (monokrom kameralar için) hakkında bilgi içerir. Robotikte, 2D kameralar genellikle kenarları, şekilleri, desenleri veya renk kontrastlarını algılamak için görüntü işleme algoritmalarıyla birlikte çalışır. Örneğin, bir 2D kamera bir paketteki QR kodunu tanımlayabilir, bir bileşenin uzunluğunu ölçebilir veya bir konveyör bandındaki bir nesnenin varlığını tespit edebilir.
2D görme sisteminin temel özelliklerinden biri, düzlem bilgisine dayanmasıdır. İlgi nesnesinin düz bir yüzeyde bulunduğu veya derinliğin ya alakasız olduğu ya da ikincil yöntemlerle (örneğin, kamera ile hedef arasındaki sabit mesafeyi kullanarak) çıkarılabildiği görevlerde mükemmel bir performans sergiler. 2D sistemler ayrıca entegrasyonu açısından oldukça basittir, 3D alternatiflere göre daha az hesaplama gücü gerektirir, bu da onları birçok temel robotik uygulama için maliyet etkin bir seçim haline getirir.
3D Kamera Görüşü: Mekansal Farkındalık için Derinlik Verisi
3D kamera görme sistemleri, aksine, yalnızca genişlik ve yükseklik (2D kameralar gibi) değil, aynı zamanda derinliği de yakalar, sahnenin üç boyutlu "nokta bulutu" veya ağını oluşturur. Bu derinlik bilgisi, robotlara gerçek mekansal farkındalık kazandırır—onların nesnelerin ne kadar uzakta olduğunu, şekillerini ve çevredeki diğer unsurlara göre konumlarını anlamalarına olanak tanır. Robotikte 3D veri üretmek için kullanılan birkaç yaygın teknoloji vardır, bunlar arasında:
• Stereo Görüş: İki kamerayı (insan gözlerine benzer şekilde) kullanarak üst üste binen görüntüleri yakalar ve ardından iki görünüm arasındaki farkı ölçerek derinliği hesaplar.
• Uçuş Süresi (ToF): Kızılötesi ışık yayar ve ışığın nesnelerden yansıyıp sensöre geri dönmesi için geçen süreyi ölçerek ışık hızına göre derinliği hesaplar.
• Yapılandırılmış Işık: Sahneye bir desen (örneğin, ızgara veya noktalar) yansıtır; desenin bozulmaları derinliği hesaplamak için kullanılır.
Bu derinlik algılama yeteneği, 3B görüşü, robotların düzensiz şekilli nesnelerle etkileşim kurmasını, yapılandırılmamış ortamlarda gezinmesini veya bir nesnenin tam konumunu bilmenin kritik olduğu hassas alma-yerleştirme işlemlerini gerçekleştirmesini gerektiren görevler için ideal hale getirir.
Karşılaştırmalı Değerlendirme: Robotik Uygulamalar İçin Anahtar Metrikler
Hangi görüş sisteminin ihtiyaçlarınıza uygun olduğunu değerlendirmenize yardımcı olmak için, robotik için altı kritik metrik üzerinden 2B ve 3B kamera görüşünü karşılaştıralım: algılama yetenekleri, görev uygunluğu, hesaplama gereksinimleri, maliyet, çevresel dayanıklılık ve entegrasyon karmaşıklığı.
1. Algılama Yetenekleri
2B ve 3B görüş arasındaki en önemli fark, algılama yeteneklerinde yatmaktadır. 2B sistemler yalnızca düzlemsel özellikleri algılayabilir; yani 2B düzlem içindeki kenarları, renkleri, dokuları ve şekilleri. Eğimli, üst üste yığılmış veya düzensiz şekilli nesnelerle başa çıkmakta zorlanırlar, çünkü aynı 2B projeksiyona sahip düz bir nesne ile üç boyutlu bir nesne arasında ayrım yapamazlar. Örneğin, bir 2B kamera buruşuk bir kağıt parçasını düz bir yaprak sanabilir, bu da robotik işlemede hatalara yol açar.
3D sistemler ise, robotların nesneleri yönelimlerinden, konumlarından veya şekillerinden bağımsız olarak tanımalarını sağlayan uzamsal özellikleri yakalar. Üst üste binmiş nesneleri ayırt edebilir, hacmi ölçebilir ve hatta 3D yüzeylerdeki küçük kusurları (örneğin, metal bir bileşendeki ezik) tespit edebilirler. Bu, 3D görüşü, çevrenin derinlemesine anlaşılmasını gerektiren görevler için çok daha çok yönlü hale getirir.
2. Görev Uygunluğu
2D ve 3D görüş arasındaki seçim genellikle bir robotun tasarlanma amacına bağlıdır. Hangi görevlerin hangi teknolojiyi desteklediğini inceleyelim:
2D Kamera Görüşü İçin Görevler
2D görüş, ortamın kontrollü olduğu ve derinliğin kritik bir faktör olmadığı yapılandırılmış, tekrarlayan görevlerde öne çıkar. Yaygın örnekler şunlardır:
• Kalite kontrol: Eksik bileşenler veya yanlış baskılar gibi kusurlar için düz yüzeylerin (örneğin, baskılı devre kartları, etiketler) denetlenmesi.
• Barkod/QR kod tarama: Lojistik veya üretimde paketler, ürünler veya bileşenler üzerindeki kodları okuma.
• Düz yüzeylerde konumlandırma: Nesnelerin eşit aralıklarla yerleştirildiği ve düz durduğu bir konveyör bandından nesneleri almak için bir robot kolunu yönlendirme.
• Çizgi takibi: Mobil robotların önceden tanımlanmış çizgiler boyunca (örneğin, depolarda veya fabrikalarda) gezinmesini sağlama.
3D Kamera Görüşü için Görevler
3D görüş, mekansal farkındalık gerektiren yapılandırılmamış veya karmaşık görevler için hayati öneme sahiptir. Yaygın örnekler şunlardır:
• Düzensiz nesnelerin alma ve yerleştirme: Meyve, sebze veya depolarda rastgele istiflenmiş kutular gibi eşyaların işlenmesi.
• Otonom navigasyon: Mobil robotların (örneğin, teslimat robotları, AGV'ler) engellerden kaçınmasına ve dinamik ortamlarda (örneğin, kalabalık kaldırımlar, inşaat alanları) gezinmesine yardımcı olmak.
• Montaj görevleri: Derinlik ve yönün kritik olduğu 3D bileşenlerin (örneğin, bir dişliyi bir mil üzerine yerleştirmek) hassas bir şekilde hizalanması.
• Tıbbi robotik: Cerrahların, iç organların 3D görüntülerini sağlayarak veya robotik kolların yumuşak doku ile etkileşime girmesine rehberlik ederek minimal invaziv prosedürlerde yardımcı olması.
3. Hesaplama Gereksinimleri
Hesaplama gücü, robotik sistemler için önemli bir husustur, çünkü pil ömrünü (mobil robotlar için) ve genel sistem maliyetini etkiler. 2B görüş sistemleri, düz görüntüleri basit algoritmalarla (örneğin, kenar algılama, desen eşleştirme) işledikleri için nispeten düşük hesaplama gereksinimlerine sahiptir. Bu, onları düşük güçlü mikrodenetleyiciler ve giriş seviyesi robotik platformlar için uygun hale getirir.
3D görme sistemleri ise önemli ölçüde daha fazla işlem gücü gerektirir. Nokta bulutları veya 3D ağlar oluşturmak ve işlemek, yüksek performanslı CPU'lar, GPU'lar veya özel donanımlar (örneğin, FPGA'lar) gerektiren karmaşık algoritmalar (örneğin, stereo eşleştirme, nokta bulutu segmentasyonu) içerir. Mobil robotlar için bu, enerji verimli işlemcilerle eşleştirilmediği takdirde daha kısa pil ömrüne neden olabilir. Ancak, kenar bilişim ve yapay zeka hızlandırıcılarındaki gelişmeler, son yıllarda 3D görmeyi daha geniş bir robotik uygulama yelpazesi için daha uygulanabilir hale getirmiştir.
4. Maliyet
Maliyet, özellikle küçük ve orta ölçekli işletmeler (KOBİ'ler) veya yüksek hacimli robotik dağıtımlar için sıklıkla belirleyici bir faktördür. 2B kamera görüş sistemleri genellikle 3B alternatiflerden çok daha uygundur. Temel bir 2B monokrom kamera 50 ABD doları kadar düşük bir fiyata mal olabilir ve hatta üst düzey endüstriyel 2B kameralar tipik olarak 200 ila 1.000 ABD doları arasında değişir. Ek olarak, 2B yazılım ve entegrasyon araçları genellikle daha olgun ve uygun maliyetlidir.
Bunun aksine, 3D kamera görüş sistemleri daha maliyetlidir. Giriş seviyesi bir 3D ToF kamera 200 ila 500 ABD Doları arasında mal olabilirken, yüksek performanslı endüstriyel 3D kameralar (örneğin, hassas üretim için stereo görüş sistemleri) 5.000 ABD Dolarını aşabilir. 3D görüş için yazılım ve entegrasyon maliyetleri de daha yüksektir, çünkü nokta bulutu işleme ve 3D algoritmaları konusunda uzmanlık gerektirirler. Ancak, 3D teknolojisi daha yaygın hale geldikçe maliyet farkı daralmaktadır ve 3D görüşün 2D sistemlerle elde edilemeyecek otomasyonu sağladığı görevler için yatırım getirisi (ROI) daha yüksek olabilir.
5. Çevresel Dayanıklılık
Robotlar genellikle zorlu ortamlarda çalışır, bu nedenle görüş sisteminin aydınlatma koşulları, toz, nem ve titreşim gibi faktörlere karşı dayanıklılığı kritik öneme sahiptir. 2D görüş sistemleri, birçok 2D kameranın parlak veya loş ortamları yönetmek için monokrom sensörler veya ayarlanabilir pozlama ayarları kullanması nedeniyle, erken 3D sistemlere göre değişken aydınlatma koşullarına genellikle daha dayanıklıdır. Ancak, 2D görüş parlama, gölgeler veya kontrastı azaltan tekdüze aydınlatma ile mücadele edebilir; bu sorunlar özel aydınlatma kurulumlarıyla giderilebilir.
3D görme sistemleri, temel teknolojiye bağlı olarak çevresel dayanıklılık açısından farklılık gösterir. Örneğin, stereo görme sistemleri aydınlatma değişikliklerine karşı hassastır (görüntü kontrastına dayandıkları için), oysa ToF ve yapılandırılmış ışık sistemleri aktif aydınlatma (kızılötesi ışık) kullandıkları için değişken aydınlatmaya karşı daha dayanıklıdır. Ancak, ToF kameralar yansıtıcı yüzeylerle (örneğin, metal, cam) zorlanabilir, çünkü bu yüzeyler ışığı sensörden uzağa yansıtır ve yanlış derinlik verilerine yol açar. Yapılandırılmış ışık sistemleri ise, yansıtılan deseni dağıtan toz veya duman tarafından bozulabilir. Genel olarak, 3D sistemler daha dikkatli bir çevresel planlama gerektirir, ancak sensör tasarımındaki gelişmeler son yıllarda dayanıklılıklarını artırmıştır.
6. Entegrasyon Karmaşıklığı
Bir görüş sistemini robotik bir platforma entegre etmek, kamerayı robotun denetleyicisine bağlamayı, sistemi kalibre etmeyi ve ilgili görüş algoritmalarını programlamayı içerir. 2B görüş sistemlerinin entegrasyonu daha basittir çünkü standart arayüzler (örneğin, USB, Ethernet) kullanırlar ve iyi belgelenmiş yazılım kütüphanelerine (örneğin, OpenCV, Halcon) sahiptirler. Kalibrasyon da basittir, çünkü genellikle kamerayı robotun koordinat sistemine düz bir düzlemde hizalamayı içerir.
3D görme sistemlerinin entegrasyonu, eklenen derinlik boyutu nedeniyle daha karmaşıktır. Kalibrasyon, 3D nokta bulutunu robotun koordinat sistemine hizalamayı içerir; bu süreç daha zaman alıcıdır ve özel araçlar gerektirir. Ek olarak, 3D görme algoritmalarının (örneğin, nokta bulutu segmentasyonu, nesne tanıma) programlanması, 2D programlamadan daha ileri düzey uzmanlık gerektirir. Ancak, birçok 3D kamera üreticisi artık popüler robot platformları (örneğin, Universal Robots, Fanuc) için önceden oluşturulmuş yazılım modülleri ve entegrasyon kitleri sunmaktadır, bu da süreci basitleştirir.
Gerçek Dünya Kullanım Örneği: 2B vs 3B Eylem Halinde
Bu farklılıkların pratikte nasıl ortaya çıktığını göstermek için, iki gerçek dünya robotik uygulamasını ve her birinde 2B ve 3B görüşün nasıl kullanıldığını (veya kullanılmadığını) inceleyelim.
Kullanım Örneği 1: Depo Sipariş Karşılama
Bir depo sipariş karşılama merkezinde, robotlar genellikle kutulardan ürünleri almak ve bunları nakliye kutularına yerleştirmekle görevlendirilir. Bu görev için 2B ve 3B görüş arasındaki seçim, işlenen ürünlerin türüne bağlıdır:
• 2B Görüş Uygulaması: Depo, kutularda düzgün bir şekilde istiflenmiş, düz, tekdüze ürünler (örneğin, kitaplar, DVD'ler) konusunda uzmanlaşmışsa, bir 2B görüş sistemi yeterli olabilir. 2B kamera, ürünlerin kenarlarını algılayabilir ve robot kolunu onları almak için yönlendirebilir. Bu, yüksek hacimli, düşük karmaşıklıktaki karşılama işlemleri için uygun maliyetli bir çözümdür.
• 3D Görüş Uygulaması: Depo, rastgele istiflenmiş düzensiz şekilli ürünler (örneğin, oyuncaklar, giysiler, ev eşyaları) ile uğraşıyorsa, 3D görüş esastır. 3D kamera, kutunun bir nokta bulutunu oluşturabilir, tek tek ürünleri (üst üste binmiş olsalar bile) tanımlayabilir ve robot kolu için en uygun kavrama noktasını belirleyebilir. 3D görüş olmadan, robot üst üste binmiş ürünleri ayırt edemez veya şekillerini anlayamaz, bu da başarısız alımlara yol açar.
Kullanım Senaryosu 2: Endüstriyel Kalite Kontrol
Bir üretim tesisinde, ürünler montaj hattından çıkmadan önce kusurlar açısından incelenmek üzere robotlar kullanılır. Yine, 2D ve 3D görüş arasındaki seçim, ürüne ve tespit edilen kusurların türüne bağlıdır:
• 2D Görüş Uygulaması: Baskılı devre kartları (PCB'ler) veya etiketler gibi düz ürünler için, 2D bir görüş sistemi eksik bileşenler, yanlış baskılar veya çizikler gibi kusurları inceleyebilir. 2D kamera, PCB'nin yüksek çözünürlüklü görüntülerini yakalayabilir ve anormallikleri belirlemek için bunları referans bir görüntüyle karşılaştırabilir. Bu, yüksek hızlı üretim hatları için hızlı ve uygun maliyetli bir çözümdür.
• 3D Görüş Uygulaması: Metal dökümler veya plastik parçalar gibi 3D ürünler için, 3D görüş ezikler, çatlaklar veya boyutsal yanlışlıklar gibi kusurları tespit etmek için gereklidir. 3D kamera, parçanın tam şeklini ve boyutlarını ölçebilir ve parçanın kalite standartlarını karşıladığından emin olmak için bunları bir 3D modelle karşılaştırabilir. 2D görüş, parçanın derinliğini algılayamadığı için bu kusurları kaçıracaktır.
Nasıl Seçilir: Mühendisler İçin Bir Karar Çerçevesi
Robotik uygulamanız için 2B ve 3B kamera görüşü arasında seçim yaparken, bilinçli bir karar vermek için bu adım adım çerçeveyi izleyin:
1. Görev Gereksinimlerini Tanımlayın: Robotun ne yapması gerektiğini net bir şekilde belirleyerek başlayın. Düz nesneleri mi yoksa 3B nesneleri mi algılaması gerekiyor? Derinlik bilgisi kritik mi? Ortam yapılandırılmış mı yoksa yapılandırılmamış mı? Gerekli doğruluk ve hız nedir?
2. Maliyet-Fayda Oranını Değerlendirin: Hem 2B hem de 3B sistemlerin toplam sahip olma maliyetini (TSM) hesaplayın; bu, kamera, yazılım, entegrasyon ve bakımı içerir. Ardından YG'yi (Yatırım Getirisi) değerlendirin: 3B görüş, aksi takdirde imkansız olacak otomasyonu sağlayacak mı, yoksa 2B görüş daha düşük bir maliyetle yeterli olacak mı?
3. Çevresel Faktörleri Göz Önünde Bulundurun: Robotun çalışacağı ortamı değerlendirin. Aydınlatma değişken mi? Yansıtıcı yüzeyler, toz veya nem var mı? Bu koşullara dayanabilecek bir görüş sistemi seçin.
4. Hesaplama ve Entegrasyon Kaynaklarını Değerlendirin: 3D görmeyi destekleyecek hesaplama gücüne sahip misiniz? 3D algoritmalarını entegre etme ve programlama konusunda uzmanlığınız var mı? Eğer yoksa, 2D sistemi daha iyi bir seçim olabilir veya önceden hazırlanmış 3D entegrasyon kitlerine yatırım yapmanız gerekebilir.
5. Prototipleri Test Edin: Mümkün olduğunda, robotik uygulamanızın bir prototipinde hem 2D hem de 3D görme sistemlerini test edin. Bu, performansı doğrulamanıza, potansiyel sorunları belirlemenize ve gerçek dünya verilerine dayanarak nihai bir karar vermenize yardımcı olacaktır.
Robotikte 2D ve 3D Görüşün Geleceği
Robot texnologiyası inkişaf etməyə davam etdikcə, həm 2D, həm də 3D görmə sistemləri mühüm rol oynayacaq. 2D görmə sadə, strukturlaşdırılmış tapşırıqlar üçün sərfəli həll olaraq qalacaq və süni intellekt sahəsindəki irəliləyişlər onun imkanlarını artıracaq (məsələn, dəyişkən işıqda obyektlərin tanınmasının yaxşılaşdırılması). Bu arada, 3D görmə xərclərin azalması və inteqrasiya alətlərinin yaxşılaşması ilə daha əlçatan olacaq. Hər ikisinin güclü tərəflərindən istifadə etmək üçün 2D və 3D görməni birləşdirən daha çox hibrid sistem də görəcəyik - məsələn, sürətli barkod skan etmək üçün 2D görmə və dəqiq obyekt idarə etmək üçün 3D görmə istifadə etmək.
Diğer önemli bir eğilim, yapay zeka ve makine öğrenmesinin 3D görüş ile entegrasyonudur. Yapay zeka algoritmaları, 3D nesne tanımayı geliştirebilir, gerçek zamanlı karar vermeyi sağlayabilir ve robotların dinamik ortamlara uyum sağlamasına yardımcı olabilir. Örneğin, 3D görüş ve yapay zeka ile donatılmış bir robot, yeniden programlanmadan yeni nesneleri tanımayı öğrenebilir, bu da onu perakende veya sağlık hizmetleri gibi dinamik uygulamalar için daha esnek hale getirir.
Sonuç: Üstünlük Değil, Uygunluk Meselesi
Robotikte 2B ve 3B kamera görüşü arasındaki tartışmada, herkes için geçerli tek bir çözüm yoktur. 2B görüş, maliyet ve basitliğin öncelikli olduğu basit, yapılandırılmış görevler için idealdir; 3B görüş ise mekansal farkındalık gerektiren karmaşık, yapılandırılmamış görevler için elzemdir. Anahtar nokta, görev karmaşıklığı, maliyet, ortam ve mevcut kaynaklar gibi faktörleri göz önünde bulundurarak görüş sistemini robotik uygulamanızın özel gereksinimlerine uyarlamaktır.
Hem 2D hem de 3D görüşün teknik inceliklerini ve gerçek dünya uygulamalarını anlayarak, robot sisteminizin performansını ve maliyet etkinliğini en üst düzeye çıkaracak bilinçli bir karar verebilirsiniz. 2D, 3D veya hibrit bir yaklaşım seçseniz de, doğru görüş sistemi robotunuzun dünyayı net bir şekilde "görmesini" ve görevlerini hassasiyet ve güvenilirlikle yerine getirmesini sağlayacaktır.
Bir robot projesi üzerinde mi çalışıyorsunuz ve doğru görüş sistemini seçme konusunda yardıma mı ihtiyacınız var? Gereksinimlerinizi aşağıdaki yorumlarda paylaşın, uzman ekibimiz size özel tavsiyelerde bulunacaktır.
Əlaqə
Məlumatınızı qoyun və biz sizinlə əlaqə saxlayacağıq.
WhatsApp
WeChat