【案例分享】3D视觉相机lmi Gocator 2440板材瑕疵检测（窄）

检测需求

板材瑕疵
实时呈现在测产品的三维点云图

传感器选型

LMI Gocator 3D 线激光轮廓传感器 Gocator 2440
被测物
实木地板坯料

明显优势
直观的获取到缺陷特征，因为木纹与缺陷在灰度数据上是非常接近易混的。
高效识别：结合AI技术，积累足够的样本数据，解决了多种类型和复杂缺陷类型的识别。通过精准的标注训练，可以快速完成图像缺陷的特征提取，识别速度可以达到毫秒级。相比传统算法大大缩短了开发时间。
适应复杂纹理背景：采集大量复杂背景图像数据，在复杂背景下训练缺陷数据。

扫描过程

点云图

Q&AQ：终极难题：能否同时满足大视野和高分辨率？
A:LMI Gocator 3D 视觉相机现在支持混合多传感器网络，允许用户混合和匹配同系列的3D视觉传感器。以扫描木板为例，其中一半的检查需要精细的特征测量，而另一半则需要的FOV。结合多个激光线轮廓仪的 3D 检测系统通常仅限于使用相同型号类型的3D视觉传感器。需要在保持相同测量分辨率的同时扩展视野，但是，如果应用程序需要同时精细检查节和大块区域扫描会怎样呢？
这个“双重要求”应用不能同时满足应用一个传感器，同时永远优质的分辨率或视野上。具有宽视场的传感器模型通常具有较低的分辨率，而具有高分辨率的3D视觉传感器通常具很小的视场。解决应用程序真正需要的是能够使用组合坐标系统将两种不同的3D视觉传感器应用一个系统中。

Q:能否应用多个3D视觉传感器，一次性完成扫描？
应用 LMI Gocator 3D 视觉相机，可以将同一系列的不同型号组合到一个系统中，例如用 LMI Gocator 2420（具有更高分辨率），和另一个型号 Gocator 2440，具有更宽视野 。混合搭配可以使仅在需要的区域（即具有精细特征的区域）执行高分辨率检查，同时从其他传感器获得广泛的覆盖，以捕获整个被测对象表面。可以创建一个混合模式的多3D视觉传感器系统，该系统利用两个大视场激光轮廓仪模型   (Gocator 2440) 和两个高分辨率模型 (LMI Gocator 2420)。

Gocator 2440具有更宽的视野，因此能够用较少的传感器实现更大的扫描范围。该模型可以轻松捕捉运动中面板顶部和底部表面的完整尺寸，包括沿底面纵向延伸的重量分布凹槽。

核心大杀器——Master 810

LMI Master Hub是一种用于在多传感器网络中分配电源和同步的高级解决方案。Master 810/2410网络硬件可用于将两个或多个传感器连接到多传感器系统，使您可以轻松地从单个传感器扩展到24个传感器。如果您需要的不仅仅是24个传感器网络，则可以使用上行/下行链路端口以菊花链形式连接集线器，以添加更多端口。
Gocator Master接插线将传感器连接到Master。Master为电源，安全，编码器和数字输入提供单点连接。
Master 810/2410可用于确保扫描时序精确同步传感器精度低至1μs。传感器和客户端计算机通过以太网交换机进行通信（建议使用1Gigabit/秒）。Master 810/2410网络硬件不支持数字，串行或模拟输出。
Master 810 – 最多8个传感器
Master 2410 – 最多支持连接二十四个3D视觉传感器

总结
这种独特类型的多传感器系统，可以实现在特定区域 (ROI) 上，景象精细特征检测，同时广泛覆盖表面， 用最少数量的传感器和最低的成本实现检测。