Comprender los cuatro tipos básicos de sistemas de visión artificial

Los sistemas de visión artificial se han abierto camino en una serie de actividades en la industria, que incluyen mejoras de calidad, mayor automatización y captura de datos. En Sinoseen, apreciamos que es imperativo buscar los diferentes tipos deSistemas de visión artificialque se ofrecen en el mercado. Este artículo examina 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 artificial, aquí utilizan una cámara para capturar solo imágenes bidimensionales que son de alto y ancho. Debido a su simplicidad de potencia, estos sistemas son los preferidos para una serie de procedimientos de inspección de rutina.

Características principales
Configuración de una sola cámara:En este caso, solo se utiliza una cámara que captura imágenes bidimensionales.

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

Aplicaciones:Este sistema se utiliza principalmente en procesos de comprobación de superficies, lectura de códigos de barras y comprobación básica de alineaciones.

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

Características principales
Percepción de profundidad:Procesa y registra información de profundidad. Esto ayuda a tratar un problema tridimensional más a fondo.

Sensores avanzados:La clasificación se puede lograr midiendo la distancia a través de diferentes técnicas, por ejemplo, triangulación láser y visión estereoscópica.

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

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

Características principales
Ser capaz de color:Cuenta con 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:Bueno para la clasificación de productos basada en el color, la identificación de defectos en función de los colores y las evaluaciones de calidad dependientes del color.

Sistemas de visión multiespectral e hiperespectral
Estos sistemas utilizan una amplia variedad del espectro electromagnético y toman imágenes en rangos distintos de la luz visible. Esto significa que se puede llevar a cabo una investigación más detallada de las características y condiciones del material.

Características principales
Variedad de longitudes de onda:Logra muchas caracterizaciones de materiales mediante la obtención de datos en varias longitudes de onda.

Recuperación de datos:Estos fenómenos avanzados emplean programas informáticos para procesar los datos espectrales.

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

Cada sistema de visión artificial que elija tiene sus propias ventajas y es más o menos adecuado para una aplicación específica. Por lo tanto, se prefieren los sistemas 2D por su simplicidad, los sistemas 3D por su percepción de profundidad, los sistemas de visión del color por su capacidad de guardar la imagen en color, mientras que los sistemas multiespectrales e hiperespectrales para análisis súper detallados.