Die vier grundlegenden Arten von Maschinenvisionsystemen verstehen

Maschinelles Sehen hat sich in zahlreiche Aktivitäten in der Industrie eingearbeitet, darunter Qualitätsverbesserungen, erhöhte Automatisierung und Datenerfassung. Bei Sinoseen wissen wir, dass es entscheidend ist, die verschiedenen Arten von maschinellen Sehsystemen auf dem Markt zu suchen. Dieser Artikel untersucht die grundlegenden Arten von maschinellen Sehsystemen und ihre Merkmale im Detail.

2D-Sehsysteme
2D-Sehsysteme sind eine der grundlegendsten und bekanntesten Arten von maschinellen Sehsystemen; sie verwenden eine Kamera, um nur zweidimensionale Bilder aufzunehmen, nämlich Höhe und Breite. Aufgrund ihrer Leistungsfähigkeit und Einfachheit werden diese Systeme für viele routinemäßige Inspektionsverfahren bevorzugt.

Hauptmerkmale
Einzelkamerasetup: In diesem Fall wird nur eine Kamera verwendet, die zweidimensionale Bilder aufnimmt.

Bildverarbeitung: Im Vergleich zu 2D-Bildverarbeitungssystemen arbeiten 2D-Bilderkennungssysteme mit Merkmalen statt mit Bildern, z. B. extrahieren und analysieren Kanten, Konturen und Muster.

Anwendungen: Dieses System wird hauptsächlich in Oberflächenprüfprozessen, beim Lesen von Strichcodes und bei grundlegenden Ausrichtungsprüfungen eingesetzt.

3D-Visionssysteme
Ein 3D-Visionssystem dient zur Ergänzung von Höhe und Breite mit Tiefeninformationen. Diese Systeme können dreidimensionale Darstellungen der Form von Objekten erstellen, wobei spezielle Sensoren oder Algorithmen oder mehrere Kameras verwendet werden.

Hauptmerkmale
Tiefenwahrnehmung: Prozesse und Erfassung von Tiefeninformationen. Dies hilft dabei, ein dreidimensionales Problem umfassender zu bearbeiten.

Fortgeschrittene Sensoren: Klassifizierung kann durch Abstandsmessungen mittels unterschiedlicher Techniken, z. B. Laser-Triangulation und Stereovision, erreicht werden.

Anwendungen: Am besten geeignet für die richtige Messung und Inspektion bei komplexer Geometrie.

Farbvisionssysteme
Dieses System dient dazu, Farbinformationen aus dem Bild zu extrahieren. Während monochrome Systeme ohne Berücksichtigung von Farben operieren, können diese Systeme Farbe implementieren, was in vielen Aufgaben wichtig ist.

Hauptmerkmale
Farbfähigkeit: Verfügt über Kameras, die farbige Bilder analysieren und aufnehmen.

Entscheidungsfindung: Diese Funktion, bei der farbige Bilder zur Kategorisierung analysiert werden.

Anwendungen: Gut für die farbbasierte Sortierung von Produkten, die Identifizierung von Fehlern aufgrund von Farben und farabhängige Qualitätsbewertungen.

Multispektrale und hyperspektrale Visionssysteme
Diese Systeme nutzen ein breites Spektrum des elektromagnetischen Spektrums und fotografieren in Bereichen außerhalb des sichtbaren Lichts. Dadurch kann eine detailliertere Untersuchung der Materialmerkmale und -zustände durchgeführt werden.

Hauptmerkmale
Vielfalt an Wellenlängen: Ermöglicht viele Charakterisierungen von Materialien durch Datenerfassung in mehreren Wellenlängen.

Datenabruf: Diese fortgeschrittenen Phänomene verwenden ein Computerprogramm, um die Spektral Daten zu verarbeiten.

Anwendungen: Gut für Zwecke der Materialcharakterisierung, die sich auf Bereiche wie landwirtschaftliche Pflanzen, Gesundheitsüberwachung und Umweltüberwachung erstrecken.

Jedes von Ihnen ausgewählte Machine-Vision-System hat seine eigenen Vorteile und ist mehr oder weniger für bestimmte Anwendungen geeignet. Daher werden 2D-Systeme wegen ihrer Einfachheit bevorzugt, 3D-Systeme wegen ihrer Tiefenwahrnehmung, Farbvisionssysteme wegen ihrer Fähigkeit, das Bild in Farbe zu speichern, während multispektrale und hyperspektrale Systeme für super detaillierte Analysen verwendet werden.