Compreender os quatro tipos básicos de sistemas de visão automática

Os sistemas de visão artificial têm se integrado a diversas atividades na indústria, incluindo melhorias na qualidade, automação aumentada e captura de dados. Na Sinoseen, entendemos que é essencial buscar os diferentes tipos desistemas de visão artificialdisponíveis no mercado. Este artigo examina os tipos básicos de sistemas de visão artificial e suas características em detalhes.

sistemas de visão 2D
Os sistemas de visão 2D são um dos tipos mais básicos e conhecidos de sistemas de visão artificial, onde eles usam uma câmera para capturar apenas imagens bidimensionais, ou seja, altura e largura. Devido à sua simplicidade poderosa, esses sistemas são preferidos para muitos procedimentos de inspeção rotineiros.

Principais Características
Configuração com uma única câmera:Apenas uma câmera é usada neste caso, que captura imagens bidimensionais.

Processamento de imagem:Em comparação com sistemas de processamento de imagens 2D, sistemas de reconhecimento de imagens 2D trabalham com características em vez de imagens, por exemplo, extraem e analisam bordas, contornos e padrões.

Aplicações:Este sistema é usado principalmente em processos de verificação de superfície, leitura de códigos de barras e verificações básicas de alinhamento.

Sistemas de visão 3D
Um sistema de visão 3D ajuda a completar a altura e largura com estatísticas de profundidade. Esses sistemas podem produzir apresentações tridimensionais da forma dos objetos, usando sensores ou algoritmos específicos ou várias câmeras.

Principais Características
Percepção de profundidade:Processa e registra informações de profundidade. Isso ajuda a lidar com um problema tridimensional de maneira mais abrangente.

Sensores avançados:A classificação pode ser alcançada medindo distâncias através de diferentes técnicas, como triangulação laser e visão estéreo.

Usos:Mais adequado em termos de medição e inspeção corretas quando se trata de geometria complexa.

Sistemas de visão de cor
Este sistema atua para extrair informações de cor da imagem. Enquanto sistemas monocromáticos operam sem se preocupar com cores, esses sistemas são capazes de implementar cor, que é importante em muitas tarefas.

Principais Características
Capacidade de cor:Possui câmeras que analisam e capturam imagens coloridas.

Tomada de decisão:Esse recurso onde imagens coloridas são analisadas para fazer classificação.

Aplicações:Bom para triagem de produtos baseada em cor, identificação de defeitos com base em cores e avaliações de qualidade dependentes de cor.

Sistemas de visão multiespectral e hiperspectral
Esses sistemas utilizam uma ampla variedade do espectro eletromagnético e tiram fotos em faixas além da luz visível. Isso significa que uma investigação mais detalhada das características e condições do material pode ser realizada.

Principais Características
Variedade de comprimentos de onda:Alcança várias caracterizações de materiais obtendo dados em vários comprimentos de onda.

Recuperação de dados:Esses fenômenos avançados utilizam um programa de computador para processar os dados espectrais.

Aplicações:Bom para fins de caracterização de materiais que abrangem campos como plantas agrícolas, monitoramento da saúde e monitoramento ambiental.

Cada sistema de visão de máquina que escolher tem as suas próprias vantagens e é mais ou menos adequado para uma aplicação específica. Portanto, os sistemas 2D são preferidos por sua simplicidade, os sistemas 3D por sua percepção de profundidade, os sistemas de visão colorida por sua capacidade de salvar imagem em cores, enquanto os sistemas multispectral e hiperespectral para análise super detalhada.