Cog3DRangeImageVolumeCalculatorTool 工具超详细解释(原理 + 参数 + 计算逻辑 + 场景 + 实战)

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Cog3DRangeImageVolumeCalculatorTool 工具超详细解释

Cog3DRangeImageVolumeCalculatorTool 是康耐视 VisionPro 中的 3D 深度图像体积计算工具,核心作用是对 3D 深度图(Range Image)中指定区域的空间体积进行量化计算,解决工业 3D 场景中 “物料填充量检测、工件体积验证、料箱容积利用分析” 的问题,是 3D 视觉中 “体积类检测” 的核心数据处理工具。

一、基本定位

Cog3DRangeImageVolumeCalculatorTool 是 VisionPro 中针对 3D 深度图的 “体积量化工具”,核心解决两大痛点:

  1. 3D 物料(如料箱内的颗粒料、装配组件)的填充量 / 体积检测时,直接分析 3D 点云难以高效计算精准体积;
  2. 3D 工件(如机加工零件)的体积一致性验证时,缺乏对指定区域的自动化体积计算工具。

工具核心流程:输入 3D 深度图 → 选定分析区域 → 筛选有效高度像素 → 计算区域内空间体积 → 输出体积结果 + 可视化

二、核心原理:3D 区域体积的 “筛选 - 累加” 计算逻辑

3D 深度图的每个像素对应空间点(X,Y,Z),Z 为高度值。工具通过以下步骤实现体积计算:

  1. 区域选定:在 2D 图像空间选定目标区域(如矩形),对应 3D 空间中的分析范围;
  2. 高度筛选:通过 “最小高度阈值” 过滤区域内低于该值的像素(如排除料箱底部的无效空间);
  3. 体积累加:对筛选后的有效像素,计算每个像素对应的 “空间体积单元”(公式:体积单元 = 像素对应实际面积 × (像素高度 - 最小高度阈值)),再累加所有单元得到总区域体积。

三、核心参数解析

工具界面分为 “设置”“区域”“图形”“结果” 四大标签页,关键参数如下:

(一)“设置” 标签页(体积筛选配置)

参数技术原理实战配置技巧
最小高度阈值过滤低于该值的像素(仅计算阈值以上的体积)测量料箱物料:设为料箱底部的高度值

(二)“区域” 标签页(分析区域配置)

参数技术原理实战配置技巧
区域模式区域的调整方式(如像素配对定框)常规场景选默认 “像素配对定框调整掩模”
区域形状分析区域的几何形状矩形料箱 / 工件:选 “CogRectangleAffine”
平面侧体积计算的平面法向方向(递增 / 递减)工件上表面 / 物料顶部:选 “IncreasingPlaneNormal”;下表面选 “DecreasingPlaneNormal”
选择模式(原点 / 中心 / 3 点)区域的定位方式快速定位:选 “原点”;精准对齐:选 “3 点”
原点 X/Y区域原点的像素坐标适配目标位置:设为 X=20、Y=20(如截图)
边长 X/Y区域的宽 / 高(像素)覆盖目标范围:设为 100×100(如截图)
旋转 / 倾斜区域的角度(单位:deg)目标倾斜:调整角度匹配姿态

(三)“图形” 标签页(可视化配置)

参数技术原理实战配置技巧
显示区域可视化分析区域的位置验证区域覆盖度:勾选
显示体积像素(所用像素)可视化参与体积计算的有效像素验证有效数据分布:勾选

(四)“结果” 标签页(输出指标)

参数技术原理实战价值
体积分析区域内的总空间体积直接作为物料填充量 / 工件体积的判定依据
像素计数不同范围的像素数量验证区域覆盖度、有效数据量

四、典型应用场景

  1. 料箱物料填充量检测配置:区域选矩形覆盖料箱,最小高度阈值 = 料箱底部高度,平面侧选 “IncreasingPlaneNormal”;输出:体积数值;判定:体积≥额定填充量的 95% 为合格。

  2. 机加工工件体积验证配置:区域选工件轮廓对应的矩形,最小高度阈值 = 工件底部高度;输出:体积数值;判定:体积在理论值的 ±2% 范围内为合格。

五、实战配置示例(料箱物料填充量检测)

以 “检测 100×100 像素料箱内的物料体积” 为例:

  1. 区域配置:打开 “区域” 标签页,选 “CogRectangleAffine”,原点 X=20、Y=20,边长 X=100、Y=100,平面侧选 “IncreasingPlaneNormal”。
  2. 筛选配置:打开 “设置” 标签页,最小高度阈值设为料箱底部的高度值(如 0)。
  3. 运行与判定:查看 “结果” 标签页的 “体积” 数值,若≥额定填充量则判定为合格。

六、与其他工具的协同

  1. Cog3DImageTool:获取 3D 深度图,作为本工具的输入源;
  2. CogPMAlign3DTool:定位 3D 目标(如料箱)的姿态,传递区域参数(适配目标偏移场景);
  3. CogDecisionTool:根据本工具的体积结果,自动判定填充量 / 工件体积是否合格。

七、总结

Cog3DRangeImageVolumeCalculatorTool 是 3D 视觉中 “体积量化” 的核心工具,通过 “区域选定→高度筛选→体积累加” 的流程,实现 3D 区域体积的精准计算,完美适配物料填充量、工件体积验证等工业场景。配置核心是 “精准选定分析区域、匹配最小高度阈值”。

### FPC、COG 和 CELL 的定义 #### FPC (Flexible Printed Circuit) 柔性印刷电路板是一种由柔性材料制成的电子线路板,具有轻薄、柔韧的特点,广泛应用于各种电子产品中。它能够弯曲并适应复杂的形状设计,在显示屏和其他组件之间起到信号传输的作用[^1]。 #### COG (Chip On Glass) 芯片直接安装到玻璃基板上的技术被称为 COG 技术。这种工艺通过将驱动 IC 或其他半导体器件直接绑定至 LCD 面板的玻璃基板边缘来减少额外连接件的需求,从而降低整体模块厚度和成本[^2]。 #### CELL 在显示行业术语里,“Cell”通常指液晶单元或者 OLED 单元等核心发光部分。它是构成整个显示器的基础结构之一,包含了两片透明导电层之间的液晶物质或其他有机材料以及彩色滤光片等必要元件[^3]。 --- ### 区别与联系 尽管这三个概念都属于平板显示领域的重要组成部分,但它们各自扮演着不同的角色: - **功能差异** - FPC 主要作为外部控制电路同内部面板间的数据桥梁存在;而 COG 则专注于简化传统 PCB 加载方式下的模组架构并通过更紧密集成提升效率;至于 Cell,则是实际呈现图像的关键物理载体。 - **制造流程中的位置** - 在生产过程中,先完成 Cell 组件制作之后再利用 COG 工艺把相关逻辑处理单元固定好最后借助于 FPC 实现与其他外围设备的有效对接形成完整的显示装置产品链路[^4]. 以下是实现这些组件交互的一个简单 Python 函数模拟示意代码: ```python def display_module(fpc, cog, cell): """ Simulates the interaction between FPC, COG and CELL components. Args: fpc (str): Represents Flexible Printed Circuit component. cog (str): Represents Chip on Glass technology implementation status. cell (str): Indicates type of Cell used in Display Module. Returns: str: Summary message indicating successful assembly process completion. """ if all([fpc == 'connected', cog == 'applied', cell != None]): return ("Display module successfully assembled with {} connection,"+ "{} application completed over a {} cell").format(fpc,cog,cell) print(display_module('connected','applied','LCD')) ``` 此函数展示了如何验证三个主要部件是否已正确定位以便构建最终成品。
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