Comprendre les quatre types de base des systèmes de vision industrielle

Les systèmes de vision industrielle se sont frayé un chemin dans un certain nombre d’activités de l’industrie, notamment l’amélioration de la qualité, l’automatisation accrue et la capture de données. Chez Sinoseen, nous comprenons qu’il est impératif de rechercher les différents types deSystèmes de vision industrielleoffert sur le marché. Cet article examine en détail les types élémentaires de systèmes de vision industrielle et leurs caractéristiques.

Systèmes de vision 2D
Les systèmes de vision 2D sont l’un des types de systèmes de vision industrielle les plus basiques et les plus connus, ici, ils utilisent une caméra pour capturer uniquement des images en 2 dimensions, à savoir la hauteur et la largeur. En raison de leur simplicité d’alimentation, ces systèmes sont les plus préférés pour un certain nombre de procédures d’inspection de routine.

Caractéristiques principales
Configuration à une seule caméra :Dans ce cas, une seule caméra est utilisée pour capturer des images en deux dimensions.

Traitement d'images:Par rapport aux systèmes de traitement d’images 2D, les systèmes de reconnaissance d’images 2D fonctionnent avec des caractéristiques plutôt qu’avec des images, par exemple pour extraire et analyser des bords, des contours et des motifs.

Applications:Ce système est principalement utilisé dans les processus de contrôle de surface, la lecture de codes-barres et le contrôle de base de l’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, à l’aide de capteurs ou d’algorithmes spécifiques ou de plusieurs caméras.

Caractéristiques principales
Perception de la profondeur :Traite et enregistre des informations détaillées. Cela permet de traiter un problème tridimensionnel de manière plus approfondie.

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

Utilise:Le mieux adapté en termes de mesure et d’inspection appropriées lorsqu’il s’agit de géométrie complexe.

Systèmes de vision des couleurs
Ce système permet d’extraire des informations de couleur de l’image. Alors que les systèmes monochromes fonctionnent sans se soucier des couleurs, ces systèmes sont capables de mettre en œuvre la couleur, ce qui est important dans de nombreuses tâches.

Caractéristiques principales
Être capable de colorier :Dispose de caméras qui analysent et capturent des images en couleur.

Prise de décision:Cette fonctionnalité où les images couleur sont analysées pour faire la catégorisation.

Applications:Bon pour le tri des produits basé sur les couleurs, l’identification des défauts basée sur les couleurs et les évaluations de la qualité dépendantes des couleurs.

Systèmes de vision multispectrale et hyperspectrale
Ces systèmes utilisent une grande variété de spectre électromagnétique et prennent des photos dans des plages autres que la lumière visible. Cela signifie qu’une étude plus détaillée des caractéristiques et de l’état des matériaux peut être entreprise.

Caractéristiques principales
Variété de longueurs d’onde :Réalise de nombreuses caractérisations de matériaux en obtenant des données dans plusieurs longueurs d’onde.

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

Applications:Bon pour la caractérisation des matériaux qui recoupent des domaines tels que les plantes agricoles, la surveillance de la santé et la surveillance de l’environnement.

Chaque système de vision industrielle 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 des couleurs pour leur capacité à enregistrer l’image en couleur, tandis que les systèmes multispectraux et hyperspectraux pour une analyse super détaillée.