comprendere i quattro tipi di base di sistemi di visione artificiale

I sistemi di visione artificiale hanno fatto il loro ingresso in un certo numero di attività nel settore che comprendono miglioramenti di qualità, maggiore automazione e cattura dei dati.sistemi di visione artificialeIn questo articolo vengono esaminati in dettaglio i tipi elementari di sistemi di visione artificiale e le loro caratteristiche.

Sistemi di visione 2D
I sistemi di visione 2D sono uno dei tipi più basilari e ben noti di sistemi di visione artificiale. Usano una fotocamera per catturare solo immagini bidimensionali di altezza e larghezza. A causa della loro semplicità di potenza, questi sistemi sono i più preferiti per una serie di procedure di ispezione di ro

caratteristiche principali
configurazione della fotocamera singola:In questo caso viene utilizzata una sola telecamera che cattura immagini bidimensionali.

elaborazione delle immagini:rispetto ai sistemi di elaborazione delle immagini 2D, i sistemi di riconoscimento delle immagini 2D lavorano con caratteristiche invece di immagini, ad esempio estrarre e analizzare bordi, contorni e modelli.

applicazioni:Questo sistema è utilizzato principalmente nei processi di controllo delle superfici, nella lettura dei codici a barre e nel controllo di allineamento di base.

Sistemi di visione 3D
a sistemi di visione 3D aiutano a completare l'altezza e la larghezza con statistiche di profondità. questi sistemi possono produrre presentazioni tridimensionali di oggetti forma, utilizzando specifici sensori o algoritmi o diverse telecamere.

caratteristiche principali
percezione della profondità:Questo aiuta a trattare un problema tridimensionale in modo più approfondito.

sensori avanzati:La classificazione può essere ottenuta misurando la distanza attraverso diverse tecniche, ad esempio la triangolazione laser e la visione stereo.

usi:La maggior parte delle misure di cui al punto 1.6.3 è stata effettuata in base a una valutazione di base.

sistemi di visione a colori
Questo sistema agisce per estrarre informazioni sul colore dall'immagine. Mentre i sistemi monocromatici funzionano senza preoccuparsi dei colori, questi sistemi sono in grado di implementare il colore, che è importante in molti compiti.

caratteristiche principali
essere capaci di colore:ha telecamere che analizzano e catturano immagini a colori.

processo decisionale:Questa funzione dove le immagini a colori vengono analizzate per fare la categorizzazione.

applicazioni:buono per la classificazione dei prodotti in base al colore, l'identificazione dei difetti in base al colore e la valutazione della qualità in base al colore.

sistemi di visione multispectral e iperspettrale
Questi sistemi utilizzano una vasta gamma di spettri elettromagnetici e scattano immagini in gamma diverse dalla luce visibile. Ciò significa che è possibile effettuare un'indagine più dettagliata delle caratteristiche e delle condizioni del materiale.

caratteristiche principali
varietà di lunghezze d'onda:realizza molte caratterizzazioni dei materiali ottenendo dati in diverse lunghezze d'onda.

recupero dati:Questi fenomeni avanzati impiegano un programma per elaborare i dati spettrali.

applicazioni:La Commissione ha adottato una proposta di direttiva che prevede la creazione di un'agenzia di controllo delle importazioni di prodotti di origine animale.

Ogni sistema di visione artificiale che scegliete ha i suoi vantaggi e è più o meno adatto per una specifica applicazione. Pertanto, i sistemi 2D sono preferiti per la loro semplicità, i sistemi 3D per la loro percezione di profondità, i sistemi di visione a colori per la loro capacità di salvare l'immag