comprender los cuatro tipos básicos de sistemas de visión artificial

Los sistemas de visión artificial han entrado en una serie de actividades en la industria que incluyen mejoras de calidad, mayor automatización y captura de datos.sistemas de visión artificialEn este artículo se examinan en detalle los tipos elementales de sistemas de visión artificial y sus características.

Sistemas de visión 2D
Los sistemas de visión 2D son uno de los tipos más básicos y conocidos de sistemas de visión automática. Utilizan una cámara para capturar imágenes de 2 dimensiones, de altura y anchura. Debido a su simplicidad de potencia, estos sistemas son los más preferidos para una serie de procedimientos de inspección de rutina.

Las características clave
configuración de cámara única:En este caso, sólo se utiliza una cámara que captura imágenes bidimensionales.

Procesamiento de imágenes:En comparación con los sistemas de procesamiento de imágenes 2D, los sistemas de reconocimiento de imágenes 2D trabajan con características en lugar de imágenes, por ejemplo, extraen y analizan bordes, contornos y patrones.

aplicaciones:Este sistema se utiliza principalmente en los procesos de control de superficies, lectura de códigos de barras y control básico de alineación.

Sistemas de visión 3D
Los sistemas de visión 3D ayudan a completar la altura y el ancho con estadísticas de profundidad. Estos sistemas pueden producir presentaciones tridimensionales de objetos con forma, utilizando sensores o algoritmos específicos o varias cámaras.

Las características clave
Percepción de profundidad:Procesos y registros de información de profundidad. Esto ayuda a tratar un problema tridimensional más a fondo.

sensores avanzados:La clasificación puede lograrse midiendo la distancia mediante diferentes técnicas, por ejemplo, la triangulación láser y la visión estéreo.

Utilizaciones:La mayor parte de los datos de la investigación se han obtenido en el marco de la investigación de la tecnología de la información.

sistemas de visión en color
Este sistema actúa para extraer información de color de la imagen. Mientras que los sistemas monocromáticos operan sin preocuparse por los colores, estos sistemas son capaces de implementar el color, que es importante en muchas tareas.

Las características clave
ser capaz de colorear:Tiene cámaras que analizan y capturan imágenes en color.

toma de decisiones:Esta característica donde las imágenes en color se analizan para hacer la categorización.

aplicaciones:Es bueno para la clasificación de los productos por su color, la identificación de defectos por su color y la evaluación de la calidad por su color.

sistemas de visión multispectrales e hiperespectrales
Estos sistemas utilizan una amplia variedad del espectro electromagnético y toman fotografías en rangos distintos de la luz visible. Esto significa que se puede realizar una investigación más detallada de las características y condiciones del material.

Las características clave
variedad de longitudes de onda:logran muchas caracterizaciones de materiales mediante la obtención de datos en varias longitudes de onda.

Recuperación de datos:Estos fenómenos avanzados emplean un programa de computadora para procesar los datos espectral.

aplicaciones:El objetivo de la evaluación de la calidad de los productos es el de garantizar que los productos sean adecuados para la caracterización de los materiales, que se extienden a campos como los vegetales agrícolas y el control sanitario y el control ambiental.

Cada sistema de visión automática que elija tiene sus propias ventajas y es más o menos adecuado para una aplicación específica. Por lo tanto, los sistemas 2D son preferidos por su simplicidad, los sistemas 3D por su percepción de profundidad, los sistemas de visión en color por su capacidad de guardar imágenes en color, mientras que los sistemas multispectr