Neljän perustyyppien konevisionjärjestelmien ymmärtäminen

Konevisionijärjestelmät ovat levinneet useisiin toimintoihin teollisuudessa, mukaan lukien laadun parantaminen, lisääntyvä automatisointi ja datan kerääminen. Sinoseenissa ymmärrämme, että on olennaista etsiä erilaisia tyyppejä konevisionijärjestelmiä joita tarjotaan markkinoilla. Tämä artikkeli tarkastelee perustyyppisiä konevisionijärjestelmiä ja niiden ominaisuuksia yksityiskohtaisesti.

2D-visionijärjestelmät
2D-visionijärjestelmät ovat yksi perus- ja tunnetuimmista konevisionijärjestelmistä; ne käyttävät yhtä kameraa vain kahden ulottuvuuden (korkeus ja leveys) kuvausten kaappamiseen. Niihin suosittuneutta tukevat niiden tehokkuus ja yksinkertaisuus, mikä tekee niistä ensimmäisen valintansa monille tavallisille tarkastustoimenpiteille.

Avainominaisuudet
Yhden kameran asetus: Tässä tapauksessa käytetään vain yhtä kameraa, joka kaappaa kaksiulotteisia kuvia.

Käsittely kuvalle: Vertailevaan 2-D kuvankäsittelyjärjestelmiin nähden, 2-D kuvatunnistusjärjestelmät käsittelevät piirteitä eikä kuvia, esimerkiksi analysoivat reunia, kontureja ja kuvioita.

Käyttötarkoituksia: Tämä järjestelmä käytetään pääasiassa pinnan tarkistusprosesseissa, viivakoodien lukemisessa ja perustason kohdistustarkistuksessa.

3D-näköjärjestelmät
3D-näköjärjestelmät auttavat täydentämään korkeuden ja leveyden syvyyttä tilastoinnilla. Nämä järjestelmät voivat tuottaa kolmiulotteisia esityksiä objektien muodosta käyttämällä tiettyjä ajoittimia tai algoritmeja tai useita kamerointilaitteita.

Avainominaisuudet
Syvyyden havaitseminen: Prosessoi ja tallentaa syvyyden tiedot. Tämä auttaa käsittelemään kolmiulotteista ongelmaa perusteellisemmin.

Edistyneet anturit: Luokittelua voidaan saavuttaa mitaten etäisyys eri menetelmissä, esimerkiksi lasertriangulaatiolla ja stereonäkymällä.

Käytöt: Parhaiten soveltuvat asianmukaiseen mittaamiseen ja tarkasteluun monimutkaisten geometrioiden osalta.

Väri-näköjärjestelmät
Tämä järjestelmä toimii värejä koskevien tietojen poimimiseksi kuvasta. Kun mustavalkojärjestelmät toimivat ilman värien huomioon ottamista, nämä järjestelmät pystyvät toteuttamaan värin, mikä on tärkeää monissa tehtävissä.

Avainominaisuudet
Värimahdollisuus: Sisältää kamerat, jotka analysoivat ja kiinnittävät värisuoria kuvia.

Päätöksenteko: Tämä ominaisuus, jossa värisuoria kuvia analysoidaan luokittelun tekemiseksi.

Käyttötarkoituksia: Hyvä tuotteiden väriperustaiseen lajitteluun, vikojen tunnistamiseen perustuen väreihin ja värillisiin laatutarkastuksiin.

Moni- ja hyper-spektraaliset näköjärjestelmät
Näitä järjestelmiä käytetään laajassa osassa elektromagnetista aaltospektria, ja ne ottavat kuvia muista aaltoalueista kuin vain näkyvästä valosta. Tämä mahdollistaa yksityiskohtaisemman tutkimuksen materiaalien ominaisuuksista ja tilasta.

Avainominaisuudet
Useita aalto pituuksia: Saavuttaa monia materiaalien karakterisointeja hankkimalla tietoja useilla aalto pituuksilla.

Tiedonhakeminen: Näitä edistyneitä ilmiöitä käytetään tietokoneohjelman avulla spektraalidatan käsittelemiseen.

Käyttötarkoituksia: Hyväksi aineiston karakterisointitarkoituksiin, jotka leikkaavat eri alojen, kuten maatalouskasvien, terveysseurannan ja ympäristöseurannan, välillä.

Jokaisella valitsemallasi konenäkymisjärjestelmällä on omat edunsa ja se sopii enemmän tai vähemmän tiettyyn sovellukseen. Siksi 2D-järjestelmiä suositaan yksinkertaisuudestaan, 3D-järjestelmiä syvyyden havaitsemisesta, värikuvausjärjestelmiä värikuvan tallentamisesta, kun taas moni- ja ylispektrisiä järjestelmiä erittäin yksityiskohtaiseen analyysiin.