33、视觉传感器解决方案配置与合成AI训练数据在物流场景中的应用

视觉传感器解决方案配置与合成AI训练数据在物流场景中的应用

在工业生产中，机器视觉系统的配置和启用对于确保生产过程的高效和准确至关重要。同时，在物流场景中，为AI图像分类器获取合适的训练数据也是一个关键挑战。下面将详细介绍视觉传感器解决方案的配置过程以及合成AI训练数据在物流场景中的应用。

视觉传感器解决方案的配置

1. 装配特征与任务分析

装配验证的检查任务可视为目标检测问题，算法需基于装配接头的二维图像做出决策。在进行传感器规划之前，必须对任务进行详细分析，得到的任务语义描述了传感器规划和场景合成所需的所有信息。

装配任务多种多样，包括单个或多个物体的定位、通过螺丝或铆钉连接、焊接或钎焊等。不同类型的装配任务在几何特征上存在差异。例如，螺栓连接中，内六角螺丝需要从传感器视角看到头部内部的特征，而六角帽螺丝的特征则在外部。此外，根据连接类型，底部可能有垫圈或螺母等额外部件，这些部件可能与顶部特征不在同一视角可见。

同时，环境中可能存在可见性限制，如某些区域或物体（如人）不能出现在传感器数据中。传感器安装位置也可能受到装配过程干扰的限制。结合CAD数据，可以在传感器规划和场景合成过程中对场景进行建模。

2. 可能视点的计算

视点计算和最终姿态选择是传感器规划过程的一部分。通过特征可检测性约束的数学描述、传感器参数和三维场景，生成满足约束条件的可能姿态。

相关特征的可见性要求在任务语义中明确规定，其他可选特征可从STL - CAD文件中提取。将物体表面描述为三角形，便于生成单元格中心点和相关表面法线。相机光轴与这些中心点或法线的关系是计算过程中大多数特征（如可见性、隐蔽性和透