Forståelse af de fire grundlæggende typer af maskinvisionssystemer

Machine vision-systemer har vævet sig ind i en række aktiviteter i branchen, som omfatter kvalitetsforbedringer, øget automatisering og datafangst. Hos Sinoseen forstår vi, at det er bydende nødvendigt at søge efter de forskellige typer afSystemer til maskine visiontilbydes på markedet. Denne artikel undersøger de elementære typer af maskinsynssystemer og deres funktioner i detaljer.

2D-visionssystemer
2D-visionssystemer er en af de mest basale og velkendte typer maskinvisionssystemer, her bruger de et kamera til kun at tage 2-dimensionelle billeder, som er højde og bredde. På grund af deres enkelhed er disse systemer mest foretrukne til en række rutinemæssige inspektionsprocedurer.

Vigtigste funktioner
Opsætning af enkelt kamera:Der bruges kun ét kamera i dette tilfælde, som tager todimensionelle billeder.

Billedbehandling:Sammenlignet med 2D-billedbehandlingssystemer arbejder 2D-billedgenkendelsessystemer med funktioner i stedet for billeder, f.eks. udtrækker og analyserer kanter, konturer og mønstre.

Programmer:Dette system bruges hovedsageligt til overfladekontrolprocesser, læsning af stregkoder og grundlæggende justeringskontrol.

3D-visionssystemer
Et 3D-visionssystem hjælper med at fuldende højden og bredden med dybdestatistik. Disse systemer kan producere tredimensionelle præsentationer af objekters form ved hjælp af specifikke sensorer eller algoritmer eller flere kameraer.

Vigtigste funktioner
Dybdeopfattelse:Behandler og registrerer dybdeoplysninger. Dette hjælper med at håndtere et tredimensionelt problem mere grundigt.

Avancerede sensorer:Klassificering kan opnås ved at måle afstand gennem forskellige teknikker, f.eks. lasertriangulering og stereosyn.

Bruger:Bedst egnet med hensyn til korrekt måling og inspektion, når det kommer til kompleks geometri.

Farvevision-systemer
Dette system fungerer til at udtrække farveinformation fra billedet. Mens monokrome systemer fungerer uden at bekymre sig om farver, er disse systemer i stand til at implementere farver, hvilket er vigtigt i mange opgaver.

Vigtigste funktioner
At være farvedygtig:Har kameraer, der analyserer og tager farvebilleder.

Beslutningstagning:Denne funktion, hvor farvebilleder analyseres for at lave kategorisering.

Programmer:God til farvebaseret sortering af produkter, identifikation af fejl baseret på farver og farveafhængige kvalitetsvurderinger.

Multispektrale og hyperspektrale visionssystemer
Disse systemer udnytter en bred vifte af det elektromagnetiske spektrum og tager billeder i andre områder end synligt lys. Det betyder, at der kan foretages en mere detaljeret undersøgelse af materialets egenskaber og betingelser.

Vigtigste funktioner
Forskellige bølgelængder:Opnår mange karakteriseringer af materialer ved at indhente data i flere bølgelængder.

Hentning af data:Disse avancerede fænomener anvender computerprogrammer til at behandle spektraldataene.

Programmer:God til materialekarakteriseringsformål, der går på tværs af felter som landbrugsplanter og sundhedsovervågning og miljøovervågning.

Hvert maskinvisionssystem, du vælger, har sine egne fordele og er mere eller mindre velegnet til specifik anvendelse. Derfor foretrækkes 2D-systemer for deres enkelhed, 3D-systemer for deres dybdeopfattelse, farvesynssystemer for deres evne til at gemme billede i farver, mens multispektrale og hyperspektrale systemer til super detaljeret analyse.