技术人员在包装物流行业的视觉应用中经常会面临一些难题：
使用单个测量工具要生成相对传送系统的精确的箱子高度数据是很难的。通常需要额外的系统配置，甚至还需要编写脚本。
此外还需要解决扫描数据中常见的干扰噪声，以产生准确和可靠的测量结果。
为了应对这些现实应用中遇到的难题，我们在每台Gocator? 3D智能传感器都内置了3D检测软件，通过引入了高级点云边界框工具，节省了包装和物流行业用户在设置和运行他们检测系统的时间和精力。
Gocator? 中的高级点云边界框工具对现有的点云边界框工具进行了改进，可生成相对高度测量数据并添加了噪声滤波，可用于出厂包装检测。
与点云边界框工具一样，高级版工具也可以对样件扫描数据（X位置，Y位置和Z位置）的最小边界框执行位置测量。
高级点云边界框工具可生成准确的宽度，长度和高度测量数据，以及Z角度（围绕Z轴的旋转以及边界框长边相对于X轴的角度）。
高级点云边界框工具对原始版本功能进行了扩展，能够确定从零开始的高度，该高度的计算是从边界框顶部到Z位置（Z = 0）的距离。
3D视野
除了相对高度测量，您还可以通过点云边界框工具中的新设置功能轻松过滤噪声（通常是由诸如传送带振动之类的系统性因素引起），噪声可能对高度，宽度和长度的测量产生不利影响。
此滤波将边界框设置为沿着Z轴的位于高百分比位数和低百分比位数值中间的数据点，您在基于Web的用户界面启用选项时即可显示出来。
使用百分比滤波可以为您提供更多稳定的高度测量数据，因为它可以排除会导致高度测量不准确的噪声。举个例子，在接下来的箱子扫描中，如果不排除一小部分最高数据点，由右上角的噪声引起的数据点会导致生成不准确的箱子高度数据406.457毫米。
应用百分比滤波前的扫描数据
将“高百分比位数”设置为99％时，从边界框放置的最高的1％的数据点会被排除，并生成精确的箱子高度数据270.477毫米。
应用百分比滤波后的扫描数据
通过此滤波，您可以为应用于XY平面上扫描数据做一个既定内核尺寸的膨胀形态学操作，从而实现稳定的宽度和长度测量。
膨胀滤波可从扫描数据中去除噪声或小的物体，同时保留扫描数据中较大物体的形状和大小。例如在下面图片中，沿着数据查看器顶部边缘的噪声导致了长度测量不准确。
当滤波设置为适当大小的内核（此处为11点）时，噪声从边界框的计算中排除，并生成准确的长度值。
然后您可以使用“数据”选项上的诊断点云来评估膨胀滤波的影响，以避免删除过多的数据。
通过Gocator? 中新的高级点云边界框工具，用户可以测量箱子和包装相对于输送系统的高度。这为技术人员提供了强大的自动化视觉解决方案，可生成精确的尺寸测量结果，从而确定关键的ROI值，例如最佳运输车辆装载，仓库存储和运输成本。
此外，新的滤波算法使技术人员能够轻松消除扫描数据中的噪声，每次都能对生产线上的每个箱子进行可靠的测量。
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