2.5D в формате 2.5D.

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副标题：光度立体法 + 相位偏折术——为高反光、低对比度表面提供像素级形貌分析

在工业制造中,许多缺陷并非简单的 «颜色差异», 而是微米级的形貌变化:如金属表面的划痕、冲压件的轻微凹陷、玻璃面板的细小凸起、抛光件的橘皮或振纹。传统的视觉基于灰度差异,对这类平坦且无明显色差的缺陷几乎“视而不见”。而3D激光扫描虽能获取高度信息,但速度慢、成本高,难以覆盖大视野。

为此,我们推出2.5D-принтеры, 2.5D-принтеры, 2.5D-принтеры,，融合光度立体法与相位偏折术，在不依赖主动激光投影的前提下,重建物体体表面的梯度与曲率信息，实现对细微形貌缺陷的高灵敏度、高速度在线检测。

一、什么是2.5D 技术？

2.5D изображения, 2D изображения, 3D изображения, изображения直接测量绝对高度,而是通过多角度光照或条纹相位变化,反演出物体表面的法向量、梯度、曲率等形貌特征。相比纯2D,它能感知深度起伏；相比线激光3D，它成本更低、速度更快，且对高反射表面具有天然优势。

Модель 2.5D с изображением модели 2.5D:

• 光度立体法(Фотометрическое стерео):适用于漫反射或粗糙表面,检测划痕、凹坑、纹理异常。

• 相位偏折术(Фазовая измерительная дефлектометрия, PMD):适用于镜面或高光表面,检测玻璃、抛光金属、涂层表面的微小形变。

二、技术详解

1. 光度立体法——还原微小起伏

原理:从多个不同角度（通常4～8个方向）依次点亮Светодиодные лампы, светодиодные лампы и светодиоды.像素在不同光照方向下的亮度变化, 解算出该点的表面法向量。进而重建出表面的梯度场和相对高度图。

核心优势：

• 对亚毫米级划痕、压痕、砂眼、纹理不均匀极其敏感

• 不受产品颜色、图案干扰（仅对形貌响应）

• 检测速度快,单次检测可覆盖较大视野

典型应用：

• 金属冲压件、铸件的表面划痕与凹陷

• 塑料件、橡胶件的模具纹路缺损

• 纸张、木材、皮革的纹理异常

2. 相位偏折术——洞察镜面形变

原理: ЖК-дисплей, дисплей, дисплей, ЖК-дисплей, дисплей, дисплей, дисплей, дисплей纹。相机通过镜面反射观察条纹的变形。通过解算相位分布，得到物体表面每一点的斜率变化,进而积分出相对高度或曲率。任何微小的表面起伏都会引起反射条纹的扭曲，从而被精确捕捉。

核心优势：

• 专为高反射、镜面、抛光、透明表面设计

• 可检测纳米级到微米级的划痕、凸点、橘皮、波纹度

• 非接触、无损伤，对工件无任何要求

典型应用：

• 手机玻璃盖板、液晶面板的表面缺陷

• 汽车漆面、轮毂、电镀件的橘皮与划痕

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三、缺陷检测能力对比

注:✓✓ 表示极佳，✓ 表示适用，✗ 表示不适用。

四、系统组成与工作流程

硬件配置

• 工业相机:高分辨率,高帧率,支持外部触发

• 可编程多角度光源（光度立体法）: 4～8-дюймовый светодиодный индикатор.

• ЖК-экран в корпусе（相位偏折术）:高刷新、高对比度

• 工控机: Графический процессор, процессор, графический процессор, процессор

检测流程

1. 图像采集:按设定顺序点亮光源或投影条纹,同步采集多帧图像。

2. 形貌重建: 算法计算法向量, 梯度或曲率图, 2,5D изображения, 图像。

3. 缺陷分割:基于深度学习的分割模型,在形貌图上标注划痕、凹坑、凸点等。

4. 结果输出:输出缺陷位置、尺寸、类型,并判定OK/NG。

5. 数据存储:保存原始图像、重建图及检测结果，支持可追溯。

五、核心客户价值

• 检出能力大幅提升
  2D-изображения, 2D-изображения, «同色异形», изображения, 对浅划痕».微凹陷、橘皮、振纹等达到99%以上的检出率。

• 适应高难度表面
  2.5D-изображения в формате 2.5D.

• 检测速度快, 成本可控
  无需昂贵的高速激光扫描仪,仅需普通工业相机和可控光源,即可实现每分钟数百件的高速检测。

• 数据可解释性强
  重建出的法向量图、曲率图直观反映缺陷的“凹凸”形态, 便于工程师分析与工艺回溯。

• 易集成, 易维护
  系统结构紧凑,可嵌入现有产线；算法支持模型更新与缺陷类型扩展。

六、典型应用场景