常州精密线激光传感器

一种新技术的发展往往从手机市场开始，2017年苹果推出全球一款搭载3D结构光技术的智能手机iPhoneX，让3D人脸识别FaceID取代了TouchID指纹识别。市场上有三种3D成像技术，分别是双目立体成像、结构光和飞行时间（ToF）。通过这些技术生成的3D数据可实现人脸识别、手部运动检测、行人探测，以及提供SLAM（即时定位与地图构建）功能。从技术上对比，双目成像技术具有分辨率高、精度高、抗强光干扰性强、成本低等优势，但是算法非常复杂、容易受到环境因素干扰、依赖环境光源、暗光场景表现不佳，因此目前在手机上应用相对较少。再看3D结构光，受到苹果的带动，技术已经成熟，通过一次成像可以得到深度信息，能耗低、成像分辨率高，已经应用于3D人脸识别中，但是识别距离相对较短（大约），模组结构比较复杂，成像容易受强光干扰，成本相对较高。相对而言，飞行时间（ToF）的3D成像精度和深度图分辨率相比结构光要低一些，功耗较高，但是其识别距离更远（可以达到），抗干扰性强，不仅可以应用于3D建模等应用，还适用于环境重构、手势识别、体感游戏、AR/VR等领域。因此，近几年ToF成像技术越来越受到关注。 传感器行业热点：3D传感**人工智能行业变革。常州精密线激光传感器

汽车电动化和智能化趋势，对车载传感器的功能有了更多要求，而高度的电子化让车载工作环境更为严苛，需要性能更好的传感器满足可靠性要求。这里就来看看三款车载传感器——MEMS惯性传感器、超声波传感器、温度传感器，需要哪些技术创新，将面对什么新的技术挑战。自动驾驶时，汽车的位置信息需要由GNSS信号、基于路标或者车道线的视觉信息、以及结合高精度地图的信息获得。这是因为通过摄像头，激光雷达或者毫米波雷达得到的相对位置信息，有时候会不准确。例如，超出摄像头动态检测范围的逆光，没有路标的荒野，大雾等情况下，就只能依靠GNSS和惯性传感器提供的位置信息。惯性传感器通过和GNSS信号融合提供位置信息，可用于提高汽车驾驶的安全性和舒适性。在丢失视觉信号时，GNSS和高性能IMU的融合提供了安全可靠的位置信息；在GNSS信号受到干扰时，视觉和高性能IMU的融合提供了安全可靠的位置信息。自动驾驶过程中，准确确定车辆航向也非常重要，惯性传感器的零偏不稳定性会影响车辆的航向确定。 正规线激光传感器供应商赫视光电主营业务含有3D装配精细定位引导和3D线激光传感器。

近年来，借助物联网的东风，越来越多的机器人出现我们的生活和生产中，随着柔性化的生产需求，如果想运作机器人就必须要有传感器，这样它才具备了类似人类的知觉功能和反应能力。在工业自动化领域，机器人需要传感器提供必要的信息，以正确执行相关的操作。一份报告预测，到2021年，全球工业机器人传感器市场将以约8％的复合年增长率（CAGR）稳步增长。对于包括消费者和汽车在内的机器人传感应用。传感器的种类有很多，比如视觉传感器、位置传感器等。那么这些传感器在机器人身上是如何应用的呢?二维视觉传感器二维视觉是一个可以执行从检测运动物体到传输带上的零件定位等多种任务的摄像头。许多智能相机都可以检测零件并协助机器人确定零件的位置，机器人可以根据接收到的信息适当调整其动作。三维视觉传感器三维视觉系统必须拥有两个不同角度的摄像机或激光扫描器，用以检测对象的第三维度。例如，零件取放便是利用三维视觉技术检测物体并创建三维图像，分析并选择比较好的拾取方式。

近年来，随着科技发展与时代进步，机器人在生产生活方面发挥的作用日益受到重视。据国际机器人联合会(IFR)数据显示，2005-2012年间，全球工业机器人的年均销售增长率为9%；而同期中国工业机器人的年均销售增长率达到25%。2012年底，中国超越韩国成为仅次于日本的全球第二大机器人市场，占全球市场15%。到2015年，中国国内工业机器人年供应量将超过2万台，保有量将超过13万台。智能机器人发展催热传感器行业机器人产业作为逐步崛起的新兴行业，近来已经成为行业发展的焦点之一。而伴随着机器人产业的发展，也为相关产业带来了新的生机，如机器视觉、传感器等。传感器作为机器人的重要组件，其功能不容忽视。智能机器人的外部传感器大致可分为力学传感器，触觉传感器，接近传感器，视觉传感器，滑觉传感器和热觉传感器等，对于智能机器人来说，传感器必不可少。同时，智能机器人对传感器有非常严格的要求，主要表现为：精度高，可靠性高，稳定性好；电磁干扰、振动、灰尘和油垢等恶劣环境下抗干扰能力；保障安全，保护人类安全不受侵犯。 可变形柔性3D传感器取得重要进展。

智能手机中的3DToF技术：ToF是TimeofFlight的缩写，又称飞行时间法3D成像。这种成像技术通过向目标发射连续的特定波长的红外光线脉冲，通过特定传感器接收待测物体传回的光信号，计算光线往返的飞行时间或相位差得到待测物体的3D深度信息，ToF相机的亮度图像可以通过模型迅速连接起来。相比3D深度视觉其它两种方案（结构光与双目立体成像技术）而言，ToF方案在实际应用中的优势。例如：在画面拍摄后计算景深时不需要进行后处理，既可避免延迟又可节省采用强大后处理系统带来的相关成本；ToF测距规模弹性**多数情况下只需改变光源强度、光学视野以及发射器脉冲频率即可完成；由于具有不易受外界光干扰、体积小巧、响应速度快以及识别精度高等多重优势，使得ToF无论是在移动端还是车载等应用领域日渐成为3D视觉的优先技术方案。目前，ToF技术应用领域。 华工科技:着重发展激光应用和传感器两大领域。汕头线激光传感器主要功能

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TSINGBO3D线激光轮廓传感器应用：传统机器视觉技术一般利用普通工业相机采集被测物体表面二维图像特征，辅以后期图像处理技术实现缺陷检测、定位引导等功能。但在实际运用中存在过度依赖外部光源、标定难度大、无法提供物体表面高度信息等缺点，导致在很多环境中难以实现预期功能。相比于传统的2D机器视觉检测系统，3D线激光传感器在胶路检测系统中的主要优点归纳如下：（1）无需外部光源，环境适应性强对于传统的采用普通工业相机的机器视觉系统，为获取高质量的图像数据，必须对打光方案进行精心设计，重点考虑的因素包括光源的类型、形状、均匀性、光谱范围，以及光照的强度、角度等，且受环境背景光线影响较大，一般需加设隔离设施。（2）通过3D成像技术可获取更多胶路信息传统的2D机器视觉系统，*能够采集被测物体在二维平面上的图像特征，若胶水与胶道颜色接近或界限不清，则难以进行特征提取和数据分析。3D线激光轮廓传感器不仅可以采集到物体表面的二维特征，主要的是可以获取物体在高度方向上的数据。利用这种3D成像技术，可轻易获取胶路的位置、宽度、厚度、体积等数据，对缺胶、少胶、偏移胶道等状态都能做到有效识别。（3）无需标定直接使用。 常州精密线激光传感器

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