Þekking á fjórum grunnhefðum tegundum sjónkerfis fyrir vélar

Sjónkerfi fyrir vélar hafa verið innbúin í margar aðgerðir innan efnahagsins, þar á meðal bætur á gæði, auka sjálfvirki og gögnumótaka. Við Sinoseen greinum að það sé mikilvægt að leita að mismunandi gerðumsjónkerfa fyrir vélarsem eru tilboðin á markaðinum. Þessi grein skoðar grundvallartegundir sjónkerfa fyrir vélar og eiginleikana þeirra í nánar.

2D sjónkerfi
Tvo-dimensíonar sjónarkerfi eru einn af einföðustu og best kunnugum tegundum raunverulegra sjónarkerfa. Hér er notað einn myndvinni til að fanga aðeins tvo-dimensíonar myndir, sem eru hæð og breidd. Vísbending á þessari styrkju og einfaldi eru þessi kerfis oftast valin fyrir margar almennar athugaferli.

Helstu einkenni
Einingarskipulag myndvinni:Aðeins einn myndvinni er notur í þessum tilfelli sem fangar tví-dimensíonar myndir.

Myndvinnsla:Samanburður við 2-D myndvinnslu kerfi, vinnum 2-D myndkenningar kerfi með eiginleikum í stað mynda, t.d. draga út og greina brár, myndrás og mön.

Notkun:Þetta kerfi er notað fyrst og fremst í ferlum yfirfararprófa, lesun strikamerki og grunnhagnýtingu athuga.

Þrjú-dimensíonar sjónarkerfi
Þrjú-dimensíonar sjónarkerfi hjálpa til að fullnægja upplýsingum um hæð, breidd og dýpt. Þessi kerfi geta búið til þrjú-dimensíonar framsetningu formi hluta, með því að nota sérstök afgreiðslu eða reikniaðferðir eða nokkrir myndvinnar.

Helstu einkenni
Dýptgreining:Vinir og skrá depth upplýsingar. Þetta hjálpar að ákvarða þrívíddarverkefni meira nákvæmlega.

Frægri einkunarskilaboð:Þingakerfi má nálgast með því að mæla fjarlægð með mismunandi aðferðum, t.d. lasar triangulation og tvímyndasyni.

Notkun:Vinsælast við rétt mælingar og athugaður þegar kemur að frumvarplegt rúmfræðilegja vandamál.

Litið sjónarkerfi
Þessi kerfi virkar til að draga út litaraðgöngur úr myndinni. Medan enska kerfis vinna án þess að brysta um liti, eru þessi kerfi fær til að setja inn lit, sem er mikilvægt í mörgum verkefnum.

Helstu einkenni
Fær til að nota lit:Eigur kameru sem greinir og fangar litraðar myndir.

Aðgerðartekning:Þessi eiginleiki þar sem litmyndir eru greindar til að gera flokka.

Notkun:Gott fyrir rafræn röðun vöru ásamt lítri, auðkenningu af veikleikaum á grunnlagi litanna og gæðagildi sem hengja við liti.

Fjölvefs og ofurfjölvefs sjónarkerfi
Þessi kerfis notkun gerir notkun af breittum margra af stærðum af rafeindarsprettinum og tekur myndir í sprettum önnur en sýnilegt ljósi. Þetta þýðir að nánari rannsókn yfir eigendur stoffa og stöðu getur verið keypt.

Helstu einkenni
Margfold af bili:Nálgast mörg lýsigildi af stofum með því að sækja gögn í mörgum bili.

Gagnaframlending:Þessi framskipt dæmi nota tölvaforrit til að vinna með spektral gögn.

Notkun:Gott fyrir markmerkingu stofa sem sker aðrar svæði eins og landbúnaðarplöntur og heilbrigðisuppsjón og umhverfisuppsjón.

Hvert vélsýnskerfi sem þú velur hefur sínar eigin kosti og hentar meira eða minna fyrir ákveðið forrit. Þess vegna eru 2D kerfi helst fyrir einfölduna, 3D kerfi fyrir dýpt skynjun, lit sýn kerfi fyrir getu þeirra til að vista mynd í lit, en fjölspektala og ofurspektala kerfi fyrir ofur nákvæma greiningu.