Comprendre les quatre types de base de systèmes de vision par ordinateur

Les systèmes de vision par ordinateur se sont intégrés à un certain nombre d'activités dans l'industrie, y compris l'amélioration de la qualité, l'automatisation accrue et la capture de données. Chez Sinoseen, nous comprenons qu'il est essentiel de rechercher les différents types de systèmes de vision par ordinateur disponibles sur le marché. Cet article examine les types de base des systèmes de vision par ordinateur et leurs caractéristiques en détail.

Systèmes de vision 2D
Les systèmes de vision 2D sont l'un des types les plus simples et les plus connus de systèmes de vision par ordinateur ; ils utilisent une seule caméra pour capturer des images bidimensionnelles qui incluent uniquement la hauteur et la largeur. En raison de leur puissance et de leur simplicité, ces systèmes sont préférés pour de nombreux processus d'inspection courants.

Caractéristiques principales
Configuration avec une seule caméra : Dans ce cas, une seule caméra est utilisée pour capturer des images bidimensionnelles.

Traitement d'image : Contrairement aux systèmes de traitement d'images 2D, les systèmes de reconnaissance d'images 2D travaillent avec des caractéristiques plutôt qu'avec des images, par exemple en extrayant et en analysant des bords, des contours et des motifs.

Applications : Ce système est utilisé principalement dans les processus de contrôle de surface, la lecture des codes-barres et le contrôle de base d'alignement.

Systèmes de vision 3D
Un système de vision 3D aide à compléter la hauteur et la largeur avec des statistiques de profondeur. Ces systèmes peuvent produire des représentations tridimensionnelles de la forme des objets, en utilisant des capteurs spécifiques ou des algorithmes ou plusieurs caméras.

Caractéristiques principales
Perception de la profondeur : Traite et enregistre les informations de profondeur. Cela aide à aborder un problème en trois dimensions de manière plus approfondie.

Capteurs avancés : La classification peut être réalisée en mesurant la distance grâce à différentes techniques, par exemple la triangulation laser et la vision stéréoscopique.

Utilisations : Le mieux adapté en termes de mesure et d'inspection appropriées lorsque cela concerne une géométrie complexe.

Systèmes de vision couleur
Ce système sert à extraire les informations de couleur de l'image. Alors que les systèmes monochromes fonctionnent sans se soucier des couleurs, ces systèmes sont capables d'implémenter la couleur, qui est importante dans de nombreuses tâches.

Caractéristiques principales
Capable de gérer la couleur : Dispose de caméras qui analysent et capturent des images en couleur.

Prise de décision : Cette fonctionnalité où des images en couleur sont analysées pour effectuer une catégorisation.

Applications : Idéal pour le tri des produits basé sur la couleur, l'identification des défauts en fonction des couleurs et les évaluations de qualité dépendantes de la couleur.

Systèmes de vision multispectrale et hyperspectrale
Ces systèmes utilisent une large gamme du spectre électromagnétique et prennent des photos dans des plages autres que la lumière visible. Cela permet d'effectuer une investigation plus détaillée des caractéristiques et des conditions du matériau.

Caractéristiques principales
Variété de longueurs d'onde : Permet de nombreuses caractérisations des matériaux en collectant des données à plusieurs longueurs d'onde.

Récupération de données : Ces phénomènes avancés utilisent un programme informatique pour traiter les données spectrales.

Applications : Idéal pour les objectifs de caractérisation des matériaux qui couvrent des domaines tels que les plantes agricoles, le suivi de la santé et le suivi environnemental.

Chaque système de vision par ordinateur que vous choisissez a ses propres avantages et est plus ou moins adapté à une application spécifique. Par conséquent, les systèmes 2D sont préférés pour leur simplicité, les systèmes 3D pour leur perception de la profondeur, les systèmes de vision couleur pour leur capacité à enregistrer des images en couleur, tandis que les systèmes multispectraux et hyperspectraux le sont pour une analyse ultra détaillée.