Forstå de fire grunnleggende typene maskinvissjonssystemer

Maskinvisionssystemer har etjent seg inn i en rekke aktiviteter i industrien, som omfatter kvalitetsforbedring, økt automatisering og datafangst. Hos Sinoseen forstår vi at det er avgjørende å søke etter de ulike typenemaskinvisionssystemersom tilbys på markedet. Denne artikkelen undersøker de grunnleggende typene maskinvisionssystemer og deres egenskaper i detalj.

2D-visionssystemer
2D-visionssystemer er ett av de mest grunnleggende og kjente typene maskinvisionssystemer; her bruker de én kamera for å fange bare to-dimensjonale bilder, altså høyde og bredde. Grunnet deres styrke og enkelhet, er disse systemene mest foretrukne for en rekke rutinemessige inspeksjonsprosedyrer.

Nøkkelfunksjoner
Enkeltkamerainnstilling:Kun ett kamera brukes i dette tilfellet, som fanger to-dimensjonale bilder.

Bildebehandling:I motsetning til 2D-bildebehandlingsystemer jobber 2D-bilderegningsystemer med egenskaper istedenfor bilder, f.eks. trekke ut og analysere kanter, konturer og mønstre.

Applikasjoner:Dette systemet brukes hovedsakelig i overflatekontrollsprosessene, lesing av strekkoder og grunnleggende justeringskontroll.

3D visjonssystemer
Et 3D-visjonssystem hjelper med å fullføre høyde og bredde med dybdestatistikk. Disse systemene kan produsere tre-dimensjonale presentasjoner av objektets form ved å bruke spesifikke sensorer eller algoritmer eller flere kameraer.

Nøkkelfunksjoner
Dybdepersepsjon:Prosesserer og registrerer dybdeinformasjon. Dette hjelper med å håndtere et tredimensjonalt problem mer grundig.

Avanserte sensorer:Klassifisering kan oppnås ved å måle avstand gjennom ulike teknikker, f.eks. lasertriangulering og stereovisjon.

Bruk:Best egnet for riktig måling og inspeksjon når det gjelder kompleks geometri.

Fargevisjonssystemer
Dette systemet fungerer for å trekke ut fargeinformasjon fra bildet. Mens monokromatiske systemer opererer uten å bry seg om farger, er disse systemene i stand til å implementere farge, som er viktig i mange oppgaver.

Nøkkelfunksjoner
Fargekjent:Har kameraer som analyserer og fanger bilder i farger.

Vedtaksprosesser:Denne funksjonen hvor fargebilder analyseres for å gjøre kategorisering.

Applikasjoner:Bra for fargesortering av produkter, identifisering av feil basert på farger, og kvalitetsvurderinger avhengig av farge.

Multispektrale og hyperspektrale visjonsystemer
Disse systemene utnytter en bred vifte av det elektromagnetiske spekteret og tar bilder i andre områder enn synlig lys. Dette betyr at en mer detaljert undersøkelse av materialeegenskaper og tilstander kan foretas.

Nøkkelfunksjoner
Mangfoldige bølgelengder:Oppnår mange karakteriseringer av materialer ved å samle inn data på flere bølgelengder.

Datahenting:Disse avanserte fenomenene bruker dataprogram for å behandle spektraldata.

Applikasjoner:Godt for materialekarakteriseringstilfeller som omfatter felt som jordbruk, planter og helseovervåking og miljøovervåking.

Hvert maskinsynssystem du velger har sine egne fordeler og er mer eller mindre egnet for spesifikke applikasjoner. Derfor foretrekkes 2D-systemer for sin enkelhet, 3D-systemer for sin dybdeoppfatning, fargesynssystemer for sin evne til å lagre bilder i farger, mens multispektrale og hyperspektrale systemer for superdetaljert analyse.