机器视觉3D缺陷检测痛点
机器视觉3D缺陷检测在实际应用中面临多个痛点，主要包括以下几个方面：
- 高精度要求
微小缺陷检测：3D缺陷检测通常需要识别微小的表面缺陷，这对传感器的分辨率和算法的精度提出了极高要求。
复杂几何形状：对于具有复杂几何形状的物体，检测系统需要能够精确捕捉其三维结构，避免误检或漏检。 - 数据处理量大
高分辨率点云：3D检测通常生成大量点云数据，处理这些数据需要强大的计算资源。
实时性要求：在工业环境中，检测系统通常需要实时处理数据，这对算法的效率和硬件性能提出了挑战。 - 环境干扰
光照变化：光照条件的变化可能影响3D传感器的性能，导致检测结果不稳定。
背景噪声：复杂的背景或噪声可能干扰缺陷检测，增加误检率。 - 多样化的缺陷类型
缺陷种类繁多：不同类型的缺陷（如裂纹、凹坑、划痕等）可能需要不同的检测算法和参数设置。
缺陷形态多变：同一类缺陷在不同物体上可能表现出不同的形态，增加了检测难度。 - 标定与校准
传感器标定：3D传感器的标定过程复杂，且需要定期校准以保持检测精度。
多传感器融合：在使用多个传感器时，如何有效融合数据并保持一致性是一个技术难点。 - 成本与维护
设备成本高：高精度的3D传感器