Konenäköjärjestelmien neljän perustyypin ymmärtäminen

Konenäköjärjestelmät ovat punoutuneet useisiin alan toimintoihin, joihin kuuluvat laadun parantaminen, automaation lisääminen ja tiedonkeruu. Me Sinoseenilla ymmärrämme, että on välttämätöntä etsiä erityyppisiäkonenäköjärjestelmättarjotaan markkinoilla. Tässä artikkelissa tarkastellaan yksityiskohtaisesti konenäköjärjestelmien perustyyppejä ja niiden ominaisuuksia.

2D-näköjärjestelmät
2D-näköjärjestelmät ovat yksi alkeellisimmista ja tunnetuimmista konenäköjärjestelmien tyypeistä, tässä he käyttävät yhtä kameraa vain 2-ulotteisten kuvien ottamiseen, jotka ovat korkeita ja leveitä. Tehonsa yksinkertaisuuden vuoksi nämä järjestelmät ovat edullisimpia useissa rutiinitarkastusmenettelyissä.

Tärkeimmät ominaisuudet
Yhden kameran asetukset:Tässä tapauksessa käytetään vain yhtä kameraa, joka tallentaa kaksiulotteisia kuvia.

Kuvankäsittely:Verrattuna 2D-kuvankäsittelyjärjestelmiin, 2D-kuvantunnistusjärjestelmät toimivat kuvien sijaan ominaisuuksilla, kuten reunojen, ääriviivojen ja kuvioiden poiminnalla ja analysoinnilla.

Sovelluksia:Tätä järjestelmää käytetään pääasiassa pinnan tarkistusprosesseissa, viivakoodien lukemisessa ja peruskohdistustarkistuksessa.

3D-näköjärjestelmät
3D-näköjärjestelmät auttavat täydentämään korkeutta ja leveyttä syvyystilastoilla. Nämä järjestelmät voivat tuottaa kolmiulotteisia esityksiä esineiden muodosta käyttämällä tiettyjä antureita tai algoritmeja tai useita kameroita.

Tärkeimmät ominaisuudet
Syvyyden havaitseminen:Käsittelee ja tallentaa syvyystietoja. Tämä auttaa käsittelemään kolmiulotteista ongelmaa perusteellisemmin.

Edistyneet anturit:Luokittelu voidaan saavuttaa mittaamalla etäisyyttä eri tekniikoilla, kuten laserkolmiomittauksella ja stereonäöllä.

Käyttää:Soveltuu parhaiten asianmukaiseen mittaukseen ja tarkastukseen monimutkaisessa geometriassa.

Color Vision -järjestelmät
Tämä järjestelmä poimii väritiedot kuvasta. Vaikka yksiväriset järjestelmät toimivat häiritsemättä värejä, nämä järjestelmät pystyvät toteuttamaan värejä, mikä on tärkeää monissa tehtävissä.

Tärkeimmät ominaisuudet
Värillisyys:Siinä on kameroita, jotka analysoivat ja sieppaavat värikuvia.

Päätöksenteko:Tämä ominaisuus, jossa värikuvia analysoidaan luokittelua varten.

Sovelluksia:Hyvä tuotteiden väripohjaiseen lajitteluun, vikojen tunnistamiseen värien perusteella ja väririippuvaisiin laatuarviointeihin.

Monispektriset ja hyperspektriset näköjärjestelmät
Nämä järjestelmät hyödyntävät laajaa valikoimaa sähkömagneettista spektriä ja ottavat kuvia muilla alueilla kuin näkyvällä valolla. Tämä tarkoittaa, että materiaalin ominaisuuksia ja olosuhteita voidaan tutkia tarkemmin.

Tärkeimmät ominaisuudet
Erilaisia aallonpituuksia:Saavuttaa monia materiaalien karakterisointia hankkimalla tietoja useilla aallonpituuksilla.

Tietojen haku:Nämä kehittyneet fenomenomit käyttävät tietokoneohjelmaa spektridatan käsittelyyn.

Sovelluksia:Hyvä materiaalin karakterisointitarkoituksiin, jotka kattavat esimerkiksi maatalouskasvit sekä terveyden seurannan ja ympäristön seurannan.

Jokaisella valitsemallasi konenäköjärjestelmällä on omat etunsa ja se soveltuu enemmän tai vähemmän tiettyyn sovellukseen. Siksi 2D-järjestelmiä suositaan niiden yksinkertaisuuden vuoksi, 3D-järjestelmiä syvyyden havaitsemiseksi, värinäköjärjestelmiä niiden kyvyn vuoksi da tallentaa kuvaa värillisinä, kun taas monispektriset ja hyperspektriset järjestelmät erittäin yksityiskohtaiseen analyysiin.