¿Cómo realizar la inspección 3D industrial?
Los pasos generales para la inspección 3D industrial incluyen:
1. Recopilar datos: utilice equipos como escáneres 3D de grado industrial o cámaras 3D industriales para recopilar datos sobre los objetos que se van a inspeccionar. . Estos dispositivos pueden capturar información como la forma, el tamaño y las características de la superficie de un objeto.
2. Procesamiento de datos y generación de nubes de puntos: procese los datos escaneados en forma de nube de puntos, que son datos de coordenadas tridimensionales compuestos por millones de puntos. Esta nube de puntos representa la forma de la superficie del objeto.
3. Análisis de nubes de puntos: utilice un software profesional de procesamiento de nubes de puntos para el análisis. Esto puede incluir comprobar el tamaño, la forma, la calidad de la superficie, etc. del objeto. Algunos programas también pueden proporcionar funciones como detección de defectos y ajuste de curvas.
4. Comparar con CAD: compare los datos de la nube de puntos con el modelo CAD esperado para determinar la diferencia entre el objeto real y el modelo de diseño. Esto es importante para el control de calidad y la validación de las especificaciones de diseño.
5. Generar informe: Generar un informe en base a los resultados del análisis, registrando el estado real del objeto, los defectos detectados y el cumplimiento de las especificaciones de diseño.
6. Comentarios y optimización: Proporcionar comentarios y optimización en función de los resultados del informe para mejorar el proceso de producción o el diseño del producto, etc.
El sistema de inspección por visión 3D HyperShape de Huahan Weiye puede realizar la reconstrucción tridimensional de cámaras de luz estructurada en escenas altamente reflectantes y de bajo contraste, centrándose en resolver dificultades técnicas como HDR, eliminación de ruido de nubes de puntos y relleno de agujeros. incluso si las superficies de los objetos son diferentes, las capacidades reflectantes regionales varían mucho y las características relevantes se pueden extraer con precisión de la imagen para garantizar la precisión de la medición.