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三维视觉表面缺陷检测的研究现状与面!质的主要问题近几年，二维视觉E逐步应用于机器视觉检测中。三维观觉能够提供产品的形狀、尺寸、体积以及空间位置等信息。如机器人视觉引导孑拾取中的零件三錐位竇测星际w-食品食物的体积计算、原木的体积和形状测量、电子元器件的位置和尺寸检测等。乖冃二维视觉可以辅助完成二维视觉检测，如轮胎上的低对比度的编码字符识捌、不冋半径对应的宽度测量等*传统的二维图像虽然在特殊光源和特定角度下可以使得被测对象的特征的对比度增加，但识别与测虽效果没有二维图像稳定可靠.如图L1(町是三维结构光视觉传感器检测黑色轮胎表面字符和宽度的，通过三维视觉传感器打描后得到如图Ll(b)的点云偏差彩芭图像。由于轮胎表面为黑色对所有颜色的光源都具有较强的哦光性，且持提取特征的颜色与背景颜色相同，通过普通的：维观觉很难得到较清晰的轮廓.而通过三维视觉技术获取轮胎表面的点云数据，从点云偏差彩色图像观察，字符的轮廓特征更加清晰，相对于二维图像，更扇于图像处理G识别亠图1.1轮胎表而字符识别三维表而缺陷检测的主耍信息来源r物体表面的三维点云数据。皋于】维点云数据处理的表而缺
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