前言

伴随着三维技术的日益进步以及工业质量检测的越来越高的要求，传统的2D AOI检测正在逐步的向3D AOI技术发展。由于缺乏三维信息，传统的2D AOI在很多质量检测上面存在检测瓶颈。相对于2D的图片信息，三维点云可以提供深度信息，可以更好的应用缺陷检测。目前主流的三维测量技术包含有双目立体视觉、TOF(时间飞行法)、散斑测量、以及结构光方法，其中，基于面结构光投影的三维传感技术在价格成本、点云精度、点云分辨率和三维测量速度都比较适合于3D AOI，因此该技术正在广泛的被应用到3D自动光学检测技术中。

严格的说，由于3C行业中的元器件样式丰富，有反射率极高容易曝光的金属件，还有很多反射率极低的黑色件，动态范围大，因此3D AOI检测技术要求要远高于普通的3D SPI技术。

一、硬件装备

基于面结构光的三维传感技术通常是由一台工业投影仪和一/多台工业相机构建的系统，通过投影设计的编码条纹图像到物体表面，被物体形貌调制后的条纹包含丰富的三维信息，被相机采集之后经过相位分析技术等获取转换为物体真实的三维点云。

不同于传统的面结构光投影技术，(1) 自动光学检测中为了迎合2D的AOI检测技术，相机装有的镜头通常是远心镜头，优点是畸变更小，缺点是景深小。(2) 通常采用多台DLP为了更好的重建视角缺失的三维信息，一般3D SPI中采用的为1-2台DLP投影仪，3D AOI采用的是4台DLP投影仪。(3) 由于测量视场小(20mm-50mm)，传统的DLP投影仪偏移放置都会存在部分画面离焦造成精度下降，为了配合3D AOI检测，许多厂商都开发了移轴投影仪，例如闻亭、深微、博众等等，这样投影仪偏移放置的时候，与相机的公共视野都是全聚焦，有利于最大化测量景深。

二、三维算法

1.三维模型

（1）不同于传统结构光测量，采用的为小孔成像的镜头，3D AOI检测中检测的通常为平行成像的远心镜头，因此在系统标定和三维模型搭建中都需要重新建模。传统的标定和三维重建中在MATLAB, Opencv, Halcon等工具箱中都有可直接调用的函数。而3D AOI的这些过程需要自我设计和构建。

（2）传统的测量通常是单目或者双目相机+单台投影仪构建的测量系统，AOI通常是多台DLP投影仪+远心镜头的相机，因此需要构建复杂的标定和系统点云融合，难度系数更大。

2.测量速度

AOI测量的速度要求非常高，通常需要在100ms-300ms之间完成一次检测，传统的三维结构光技术通常相机分辨率100w-200w，而AOI高分辨的要求，相机分辨率通常在500w-2000w，对数据传输和计算要求非常高，投影时间和数据传输一般要求在100ms-200ms，然后机构运动时间通常100-200ms，此时在运动的时候会采用分布计算完成三维重建，一般需要在一个运动时间内完成重建要求，需要采用GPU加速。

3.算法要求

前面提到AOI检测时，元器件复杂多样化导致了高动态的光学特性，因此需要针对亮、暗区域做三维优化和相应的去噪算法，目前来说，由于这些障碍，整个3D AOI在这个方面还存在着很多的挑战和应用局限有待进一步的突破。

三、测量

采用闻亭的4500MV移轴投影仪和某500w像素的工业相机，最大投影速度70fps，对金属硬币和一些元器件测试，并使用2070显卡对点云重建GPU加速，时间为100-120ms左右。图一硬币纹理清晰可见，图二电路板的颜色代表不同深度信息。由于只采用了单DLP，因此很多方向存在着视野遮挡和三维信息的缺少。

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