blaze RGB-D 솔루션용 브라켓 출시

 

blaze RGB-D 솔루션용 브라켓 출시

Basler blaze를 활용한 컬러 3D 포인트 클라우드

Basler blaze 3D 카메라의 공간 심도 데이터를 Basler ace와 같은 컬러 카메라의 RGB 데이터와 통합할 수 있습니다. 이러한 작업을 수행할 경우, 각 3D 포인트에 색상 값이 할당된 컬러 포인트 클라우드(약어: RGB-D)를 제작할 수 있습니다. 실제로 인간의 두뇌 역시 두 눈 사이의 시각 차이 정보를 감지된 물체에 대한 사전 지식 및 색 정보를 결합하여 장면 구조를 인식합니다.

Basler blaze를 활용한 컬러 3D 포인트 클라우드 3D이미지와 컬러 이미지 처리

Basler blaze 3D 포인트 클라우드

Basler blaze 카메라는 3D 데이터를 범위 맵 또는 포인트 클라우드 형채로 제공합니다. 포인트 클라우드에는 각 센서 픽셀에 대한 x, y, z 3D 좌표가 표함되어 정확한 표면의 위치 값을 측정할 수 있습니다. 사용의 편리한 측정을 결과를 확인 할 수 있도록 각 포인트 데이터는 높이 색상으로 표현됩니다.

Basler blaze RGB 컬러 이미지 3D 포인트 클라우드

Basler blaze 카메라는 기존 표현의 컬러 이미지를 구별할 수 없었던 3D 데이터에 컬러 이미지를 맵핑하여 정확한 표면의 색상, 제질 등을 구별할 수 있게 되었으며, 측정 대상의 종류를 구별할 수 있습니다. 또한, 대상물의 정확한 형태를 보다 명확하게 구분할 수 있습니다.

 

Basler blaze  RGB 컬러 3D 카메라 구성 요소

Basler는 기존 blaze 3D 카메라를 사용하는 고객에게 제품의 교체에 대한 비용을 줄이기 위하여, 기존 blaze 3D 카메라에 산업용 컬러 카메라를 간단하게 추가하여 데이터의 연동으로 이와 같은 솔루션을 제공합니다. 

Basler blaze  RGB 컬러 3D 카메라 활용 효과

1. 비슷한 형태의 대상물

유사항 현태의 대상물을 3D 데이터만으로 구분하기 어려운 경우가 많이 있습니다. 이러한 경우 별도로 산업용 카메라로 구분하는 추가 측정 단계를 거쳐야하는 경우가 있습니다. 이러한 상황을 Basler blaze RGB 컬러 3D 카메라로 한번에 측정하고 분류할 수 있게 됩니다.

예로 위의 이미지처럼 3D 데이터만으로는 사과와 오랜지를 구분이 어렵습니다. 또한, 사과의 종류도 구분이 안됩니다. 이러한 경우 컬러 이미리를 활용하여 쉽게 구분할 수 있습니다.

 

2. 비슷한 높이의 대상물의 겹침

3D 카메라의 경우 동일한 높이의 물체가 서로 겹쳐있는 경우 대상을 구분하기 어렵습니다. 이러한 경우 컬러 3D 데이터를 통하여 대상을 쉽게 구분할 수 있습니다.

 

3. 측정 장면에 대한 주변 환경

최근 자율주행 자동차의 경우 Basler Korea blaze 3D 카메라와 같은 ToF 카메라를 활용하는 경우가 많아지고 있습니다. 이는 가격이 비싼 라이다 센서를 적용하기 어렵기 때문입니다. 다만, 기존 ToF 카메라의 경우 주변 환경에 대한 측정이 구분이 어렵다는 단점이 있습니다. Basler Blaze 컬러 3D 카메라는 이러한 단점을 해결할 수 있는 솔루션입니다. 안정적을 장면을 세분화하고 필요에 따라 딥러닝을 활용하여 세분화된 이미지를 학습하고 분석할 수 있습니다.

위 이미지와 같이 3D에서 바닥을 찾는 작업은 컬러 이미지 데이터를 통하여 구분되며, 아스팔트 회색이나 도로의 차선등을 구분하여 보다 안정적인 데이트를 확보할 수 있습니다.

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