понимание четырех основных типов систем машинного зрения

Системы машинного зрения проникли в ряд видов деятельности в отрасли, которые включают улучшение качества, повышение автоматизации и сбор данных.системы машинного зренияВ этой статье подробно рассматриваются элементарные типы систем машинного зрения и их особенности.

Системы 2D-визия
Системы 2D-визия являются одним из самых основных и известных типов систем машинного зрения. Они используют одну камеру для захвата только двухмерных изображений, которые являются высотой и шириной. Из-за их простоты работы эти системы наиболее предпочтительны для ряда обычных процедур инспекции.

ключевые особенности
установка одной камеры:В данном случае используется только одна камера, которая снимает двумерные изображения.

Обработка изображений:По сравнению с системами обработки 2-D изображений, системы распознавания 2-D изображений работают с функциями вместо изображений, например, извлекают и анализируют края, контуры и узоры.

Применение:Эта система используется в основном в процессах проверки поверхности, чтения штрих-кодов и базовой проверки выравнивания.

Системы 3D-визия
Системы 3D-визия помогают завершить высоту и ширину с помощью статистики глубины. Эти системы могут производить трехмерные представления о форме объектов, используя специальные датчики или алгоритмы или несколько камер.

ключевые особенности
восприятие глубины:Процессы и записи глубинной информации. Это помогает более тщательно разбираться с трехмерной проблемой.

передовые датчики:классификация может быть достигнута путем измерения расстояния с помощью различных методов, например лазерной триангуляции и стереовизуального зрения.

применение:наиболее подходящий с точки зрения правильного измерения и проверки, когда дело доходит до сложной геометрии.

системы цветового зрения
Эта система выводит информацию о цвете из изображения. В то время как монохромные системы работают без беспокойства о цвете, эти системы способны реализовать цвет, что важно во многих задачах.

ключевые особенности
быть цветным:Имеет камеры, которые анализируют и захватывают цветные изображения.

принятие решений:Эта функция, где цветовые изображения анализируются для классификации.

Применение:хорош для сортировки продукции на основе цвета, выявления недостатков на основе цвета и цветных оценок качества.

системы многоспектрального и гиперспектрального зрения
Эти системы используют широкий спектр электромагнитного спектра и делают снимки в диапазонах, отличных от видимого света. Это означает, что можно провести более детальное исследование характеристик и условий материала.

ключевые особенности
различные длины волн:достигает многих характеристик материалов путем получения данных в нескольких длинах волн.

поиск данных:Эти передовые явления используют компьютерную программу для обработки спектральных данных.

Применение:хорошие для характеристики материалов, которые пересекают такие области, как сельскохозяйственные растения и мониторинг здоровья и экологического мониторинга.

Каждая система машинного зрения имеет свои преимущества и более или менее подходит для конкретного применения. Поэтому предпочтительнее 2D системы для их простоты, 3D системы для их глубинного восприятия, цветовые системы для их способности сохранить изображение в цвете, а многоспектральные и гиперспек