Entendiendo los Cuatro Tipos Básicos de Sistemas de Visión Artificial

Los sistemas de visión por computadora se han integrado en una serie de actividades en la industria, que incluyen mejoras en la calidad, mayor automatización y captura de datos. En Sinoseen, entendemos que es imperativo buscar los diferentes tipos desistemas de visión artificialofrecidos en el mercado. Este artículo examina los tipos básicos de sistemas de visión por computadora y sus características en detalle.

sistemas de visión 2D
Los sistemas de visión 2D son uno de los tipos más básicos y conocidos de sistemas de visión por computadora; aquí se utiliza una cámara para capturar imágenes bidimensionales, que son altura y ancho. Debido a su potencia y simplicidad, estos sistemas son los preferidos para numerosos procedimientos de inspección rutinarios.

Las características clave
Configuración de una sola cámara:En este caso, solo se utiliza una cámara que captura imágenes bidimensionales.

Procesamiento de Imagen: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, extraer y analizar bordes, contornos y patrones.

Aplicaciones:Este sistema se utiliza principalmente en procesos de verificación superficial, lectura de códigos de barras y comprobación básica de alineación.

Sistemas de visión 3D
Un sistema de visión 3D ayuda a completar el alto y ancho con estadísticas de profundidad. Estos sistemas pueden generar presentaciones tridimensionales de la forma de los objetos, utilizando sensores o algoritmos específicos o varias cámaras.

Las características clave
Percepción de profundidad:Procesa y registra información de profundidad. Esto ayuda a abordar un problema tridimensional de manera más exhaustiva.

Sensores avanzados:La clasificación puede lograrse midiendo distancias mediante diferentes técnicas, por ejemplo, triangulación láser y visión estereoscópica.

Usos:Es lo más adecuado en términos de medición e inspección correcta cuando se trata de geometría compleja.

Sistemas de visión de color
Este sistema sirve 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, lo cual es importante en muchas tareas.

Las características clave
Capacidad de color:Tiene cámaras que analizan y capturan imágenes en color.

Toma de decisiones:Esta función donde las imágenes en color se analizan para hacer clasificaciones.

Aplicaciones:Bueno para la clasificación de productos basada en el color, identificación de defectos basada en colores y evaluaciones de calidad dependientes del color.

Sistemas de visión multispectral e hiperespectral
Estos sistemas utilizan una amplia variedad del espectro electromagnético y toman fotos en rangos diferentes a 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:Logra muchas caracterizaciones de materiales obteniendo datos en varias longitudes de onda.

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

Aplicaciones:Bueno para los propósitos de caracterización de materiales que abarcan campos como las plantas agrícolas, el monitoreo de la salud y el monitoreo ambiental.

Cada sistema de visión artificial que elijas tiene sus propias ventajas y es más o menos adecuado para aplicaciones específicas. 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 multiespectrales e hiperespectrales son para análisis super detallados.