Înțelegerea celor patru tipuri de bază de sisteme de viziune artificială

Sistemele de viziune artificială și-au făcut loc într-o serie de activități din industrie, care includ îmbunătățiri ale calității, automatizare sporită și captare de date. La Sinoseen, apreciem că este imperativ să căutăm diferite tipuri desisteme de viziune artificialăoferite pe piață. Acest articol examinează în detaliu tipurile elementare de sisteme de viziune artificială și caracteristicile acestora.

Sisteme de viziune 2D
Sistemele de viziune 2D sunt unul dintre cele mai de bază și bine cunoscute tipuri de sisteme de viziune artificială, aici folosesc o cameră pentru a captura doar imagini 2dimensionale, care sunt înălțime și lățime. Datorită simplității lor de putere, aceste sisteme sunt cele mai preferate pentru o serie de proceduri de inspecție de rutină.

Caracteristici cheie
Configurarea unei singure camere:În acest caz este folosită o singură cameră care captează imagini bidimensionale.

Procesarea imaginii:În comparație cu sistemele de procesare a imaginilor 2D, sistemele de recunoaștere a imaginilor 2D funcționează cu caracteristici în loc de imagini, de exemplu extragerea și analizarea marginilor, contururilor și modelelor.

Aplicaţii:Acest sistem este utilizat în principal în procesele de verificare a suprafeței, citirea codurilor de bare și verificarea alinierii de bază.

Sisteme de viziune 3D
Un sistem de viziune 3D ajută la completarea înălțimii și lățimii cu statistici de adâncime. Aceste sisteme pot produce prezentări tridimensionale ale formei obiectelor, folosind senzori sau algoritmi specifici sau mai multe camere.

Caracteristici cheie
Percepția adâncimii:Procesează și înregistrează informații despre profunzime. Acest lucru ajută la tratarea mai amănunțită a unei probleme tridimensionale.

Senzori avansați:Clasificarea poate fi realizată prin măsurarea distanței prin diferite tehnici, de exemplu triangulația laser și viziunea stereo.

Utilizează:Cel mai potrivit în ceea ce privește măsurarea și inspecția corectă atunci când vine vorba de geometrie complexă.

Sisteme de viziune a culorilor
Acest sistem acționează pentru a extrage informații de culoare din imagine. În timp ce sistemele monocrome funcționează fără a se preocupa de culori, aceste sisteme sunt capabile să implementeze culoarea, ceea ce este important în multe sarcini.

Caracteristici cheie
Fiind capabil de culoare:Are camere care analizează și captează imagini color.

Luarea deciziilor:Această caracteristică în care imaginile color sunt analizate pentru a face clasificare.

Aplicaţii:Bun pentru sortarea produselor bazată pe culori, identificarea defectelor pe baza culorilor și evaluările calității în funcție de culoare.

Sisteme de vedere multispectrală și hiperspectrală
Aceste sisteme utilizează o mare varietate de spectru electromagnetic și fac fotografii în alte distanțe decât lumina vizibilă. Aceasta înseamnă că se poate efectua o investigație mai detaliată a caracteristicilor și condițiilor materialului.

Caracteristici cheie
Varietate de lungimi de undă:Realizează multe caracterizări ale materialelor prin obținerea de date în mai multe lungimi de undă.

Extragerea datelor:Aceste fenomene avansate folosesc programe de calculator pentru a procesa datele spectrale.

Aplicaţii:Bun pentru caracterizarea materialelor care acoperă domenii precum plantele agricole și monitorizarea sănătății și monitorizarea mediului.

Fiecare sistem de viziune artificială pe care îl alegeți are propriile sale avantaje și este mai mult sau mai puțin potrivit pentru o aplicație specifică. Prin urmare, sistemele 2D sunt preferate pentru simplitatea lor, sistemele 3D pentru percepția adâncimii, sistemele de viziune color pentru capacitatea lor de a salva imaginea în culori, în timp ce sistemele multispectrale și hiperspectrale pentru analize super detaliate.