درک چهار نوع اساسی سیستم های بینایی ماشین

سیستم‌های دید ماشینی وارد فعالیت‌های بسیاری در صنعت شده‌اند که شامل بهبود کیفیت، افزایش خودکارسازی و جمع‌آوری داده‌ها می‌شود. در سینوسین، متوجه اهمیت جستجوی انواع مختلف سیستم‌های دید ماشینی موجود در بازار هستیم. این مقاله انواع اولیه سیستم‌های دید ماشینی و ویژگی‌های آن‌ها را به طور دقیق بررسی می‌کند. سیستم‌های دید ماشینی این مقاله انواع اولیه سیستم‌های دید ماشینی و ویژگی‌های آن‌ها را به طور دقیق بررسی می‌کند.

سیستم‌های دید 2D
سیستم‌های دید 2D یکی از پایه‌ترین و معروف‌ترین نوع سیستم‌های دید ماشینی هستند که از یک دوربین برای ضبط تصاویر دو بعدی که عبارتند از ارتفاع و عرض استفاده می‌کنند. به دلیل قدرت و سادگی این سیستم‌ها، آن‌ها برای بسیاری از رویه‌های بررسی روتین ارجح هستند.

ویژگی‌های کلیدی
تنظیم یک دوربین: در اینجا فقط یک دوربین استفاده می‌شود که تصاویر دو بعدی را ضبط می‌کند.

پردازش تصویر: در مقایسه با سیستم‌های پردازش تصویر 2D، سیستم‌های شناسایی تصویر 2D با ویژگی‌ها کار می‌کنند نه تصاویر، به عنوان مثال، استخراج و تحلیل لبه‌ها، خطوط و الگوها.

کاربردها: این سیستم اصلًا در فرآیندهای بررسی سطح، خواندن بارکد و بررسی هماهنگی اولیه استفاده می‌شود.

سیستم‌های دید 3D
یک سیستم دید 3D کمک می‌کند تا ابعاد ارتفاع و عرض را با آمار عمق کامل کند. این سیستم‌ها می‌توانند نمایش‌های سه‌بعدی شکل اشیاء را با استفاده از حسگرهای خاص یا الگوریتم‌ها یا چند دوربین تولید کنند.

ویژگی‌های کلیدی
ادراک عمق: فرآیندها و ثبت اطلاعات عمق را انجام می‌دهد. این کمک می‌کند تا با مشکلات سه‌بعدی به طور دقیق‌تری سروکار داشته باشیم.

حسگرهای پیشرفته: طبقه‌بندی می‌تواند با اندازه‌گیری فاصله از طریق تکنیک‌های مختلف، مانند مثلث‌بندی لیزر و دید استریو، انجام شود.

استفاده‌ها: مناسب‌ترین گزینه برای اندازه‌گیری و بررسی صحیح در مواردی که هندسه پیچیده‌ای دارد.

سیستم‌های دید رنگی
این سیستم به منظور استخراج اطلاعات رنگی از تصویر عمل می‌کند. در حالی که سیستم‌های تک‌رنگ بدون نگرانی درباره رنگ‌ها عمل می‌کنند، این سیستم‌ها قادر به پیاده‌سازی رنگ هستند که در بسیاری از وظایف مهم است.

ویژگی‌های کلیدی
دارای قابلیت رنگی: دارای دوربین‌هایی است که تصاویر رنگی را تحلیل و ضبط می‌کنند.

گرفتن تصمیم: این ویژگی جایی است که تصاویر رنگی برای طبقه‌بندی تحلیل می‌شوند.

کاربردها: مناسب برای مرتب‌سازی محصولات مبتنی بر رنگ، شناسایی عیوب بر اساس رنگ‌ها و ارزیابی کیفیت وابسته به رنگ.

سیستم‌های دید چندفرکانسی و هایپرسپکترال
این سیستم‌ها از طیف گسترده‌ای از طیف الکترومغناطیسی استفاده می‌کنند و عکس‌هایی در دامنه‌هایی غیر از نور видیه می‌برند. این بدین معناست که می‌توان تحقیق دقیق‌تری در خصوص ویژگی‌ها و شرایط مواد انجام داد.

ویژگی‌های کلیدی
تنوع موج‌طولی: به دست آوردن توصیف‌های متعدد مواد با کسب داده‌ها در چندین طول موج امکان‌پذیر می‌سازد.

بازیابی داده: این پدیده‌های پیشرفته از برنامه رایانه‌ای برای پردازش داده‌های طیفی استفاده می‌کنند.

کاربردها: مناسب برای اهداف توصیف مواد است که در زمینه‌های مختلفی مانند گیاهان کشاورزی، نظارت بر سلامت و نظارت بر محیط زیست قابل استفاده است.

هر سیستم بینایی ماشینی که انتخاب می‌کنید دارای مزایای خاص خود است و به طور بیشتر یا کمتر برای کاربرد خاصی مناسب است. بنابراین، سیستم‌های 2D به خاطر سادگی‌شان ترجیح داده می‌شوند، سیستم‌های 3D به خاطر درک عمق، سیستم‌های بینایی رنگی به خاطر قابلیت ذخیره تصویر به رنگ، در حالی که سیستم‌های چندطیفی و هایپرسپکترا برای تحلیل‌های فوق‌العاده دقیق مناسب هستند.