机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？一、用于计量和视觉引导机器人（vgr）的3d成像机器视觉市场中3d成像组件的扩展是一个---的趋势，这是由对3d测量和指导的高需求以及作为3d成像系统一部分的成本效益技术的可用性的增加所推动的。部分扩展是针对某些应用的算---能的激增，如3d测量，机器人引导（vgr-视觉引导机器人以及相关任务，如拾取或随机对象拾取和放置），电弧增材制造，以及自动移动机器人（amr）指导和安全。三维成像系统捕获物理空间的视图并提供表示包含---的场景中的点以及熟悉的2d“平面”（x和y）位置的数据。一些可用的组件还提供灰度（对比度）或甚至彩像以及3d数据。3d成像的基本优势在于提供3d位置，但另一个重要的好处是3d图像通常是“对比度不容忍”。也就是说，图像信息允许软件处理---变化而不是表面颜色特征的变化或阴影。 次数用完api key 超过次数---
3d物体检测实现方案：相机的内外参标定；对动态物体的检测，焊接增材制造，尤其是车辆的检测，是需要给出车辆的3d bounding box的（给出一个伪3d也是可以的），所以在神经网络的训练打标签时与普通的2d检测有区别，3d的好处在于能给出车的一个heading信息，以及车的高度信息。车辆及行人都要给出对应的id号，要加入多目标---算法，增材制造，遮挡情况下的id难以维持，这是一个难点。另外神经网络提取特征能力再---，也不能cover掉所有的动态物体检测，可以依据现实场景增加一些几何约束条件（如汽车的长宽比例固定，卡车的长宽比例固定，车辆的距离不可能突变，行人的高度有限等），增加几何约束的好处是提高检测率，降低误检率，如轿车不可能误检为卡车；方案是训练一个3d检测模型（2.5d也行）加后端多目标优化加基于单目视觉几何的测距方法。 次数用完api key 超过次数---
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