memahami empat jenis asas sistem penglihatan mesin

Sistem penglihatan mesin telah menyelubungi beberapa aktiviti dalam industri yang termasuk peningkatan kualiti, peningkatan automasi dan penangkapan data.Sistem penglihatan mesinDi sini, kita akan melihat jenis sistem penglihatan mesin asas dan ciri-ciri mereka secara terperinci.

Sistem penglihatan 2D
Sistem penglihatan 2D adalah salah satu jenis sistem penglihatan mesin yang paling asas dan terkenal di sini mereka menggunakan satu kamera untuk menangkap hanya gambar 2 dimensi yang tinggi dan lebar. kerana kesederhanaan kuasa mereka sistem ini paling disukai untuk beberapa prosedur pemeriksaan rutin.

ciri utama
Pengaturan kamera tunggal:Hanya satu kamera digunakan dalam kes ini yang menangkap gambar dua dimensi.

pemprosesan imej:berbanding dengan sistem pemprosesan imej 2-D, sistem pengenalan imej 2-D bekerja dengan ciri-ciri dan bukannya imej, contohnya mengekstrak dan menganalisis tepi, kontur, dan corak.

aplikasi:Sistem ini digunakan terutamanya dalam proses pemeriksaan permukaan, membaca kod bar dan pemeriksaan penyelarasan asas.

Sistem penglihatan 3D
Sistem penglihatan 3D membantu untuk melengkapkan ketinggian dan lebar dengan statistik kedalaman. sistem ini boleh menghasilkan persembahan tiga dimensi objek bentuk, menggunakan sensor atau algoritma tertentu atau beberapa kamera.

ciri utama
persepsi kedalaman:proses dan rekod maklumat mendalam. ini membantu untuk menangani masalah tiga dimensi lebih teliti.

sensor canggih:Pengelasan boleh dicapai dengan mengukur jarak melalui teknik yang berbeza, contohnya triangulasi laser dan penglihatan stereo.

kegunaan:yang paling sesuai dari segi pengukuran dan pemeriksaan yang betul apabila ia datang kepada geometri yang kompleks.

Sistem penglihatan warna
sistem ini bertindak untuk mengekstrak maklumat warna dari imej. manakala sistem monochrome beroperasi tanpa bimbang tentang warna, sistem ini mampu melaksanakan warna, yang penting dalam banyak tugas.

ciri utama
Mampu warna:mempunyai kamera yang menganalisis dan menangkap gambar warna.

membuat keputusan:ciri ini di mana imej warna dianalisis untuk membuat pengkategorikan.

aplikasi:baik untuk pemisahan produk berdasarkan warna, pengenalan kecacatan berdasarkan warna, dan penilaian kualiti bergantung pada warna.

sistem penglihatan multispektral dan hiperspektral
Sistem ini menggunakan pelbagai spektrum elektromagnetik dan mengambil gambar dalam julat lain selain cahaya kelihatan. ini bermakna penyelidikan yang lebih terperinci mengenai ciri-ciri dan keadaan bahan boleh dilakukan.

ciri utama
pelbagai panjang gelombang:mencapai banyak ciri bahan dengan mendapatkan data dalam beberapa panjang gelombang.

Pemulihan data:Fenomena canggih ini menggunakan program komputer untuk memproses data spektral.

aplikasi:baik untuk tujuan ciri bahan yang merentasi bidang seperti tumbuhan pertanian dan pemantauan kesihatan dan pemantauan alam sekitar.

Setiap sistem penglihatan mesin yang anda pilih mempunyai kelebihan sendiri dan lebih kurang sesuai untuk aplikasi tertentu. oleh itu, sistem 2D lebih disukai untuk kesederhanaan mereka, sistem 3D untuk persepsi kedalaman mereka, sistem penglihatan warna untuk keupayaan mereka menyimpan gambar dalam warna, manakala sistem multispectral dan hyperspectral untuk analisis yang sangat terperinci