Понимание четырех основных типов систем машинного зрения

Системы машинного зрения нашли свое отражение в ряде отраслей промышленности, включая повышение качества, повышение автоматизации и сбор данных. В Sinoseen мы понимаем, что крайне важно искать различные типыСистемы машинного зренияпредлагается на рынке. В данной статье подробно рассматриваются элементарные типы систем машинного зрения и их особенности.

Системы 2D машинного зрения
Системы 2D машинного зрения являются одним из самых простых и хорошо известных типов систем машинного зрения, здесь они используют одну камеру для захвата только двухмерных изображений, которые имеют высоту и ширину. Благодаря своей простоте в использовании этих систем эти системы наиболее предпочтительны для ряда процедур планового контроля.

Ключевые особенности
Настройка одной камеры:В этом случае используется только одна камера, которая делает двухмерные снимки.

Обработка изображений:По сравнению с системами обработки 2D-изображений, системы распознавания двухмерных изображений работают с объектами, а не с изображениями, например, извлекают и анализируют ребра, контуры и узоры.

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

Системы 3D машинного зрения
А системы 3D машинного зрения помогают дополнить высоту и ширину статистикой глубины. Эти системы могут создавать трехмерные представления формы объектов с помощью определенных датчиков или алгоритмов или нескольких камер.

Ключевые особенности
Восприятие глубины:Обрабатывает и записывает информацию о глубине. Это помогает более тщательно разобраться с трехмерной проблемой.

Усовершенствованные датчики:Классификация может быть достигнута путем измерения расстояния с помощью различных методов, таких как лазерная триангуляция и стереозрение.

Использует:Лучше всего подходит с точки зрения правильного измерения и контроля, когда речь идет о сложной геометрии.

Системы цветового зрения
Эта система действует для извлечения цветовой информации из изображения. В то время как монохромные системы функционируют, не заботясь о цвете, эти системы способны реализовывать цвет, что важно во многих задачах.

Ключевые особенности
Способность к окрашиванию:Имеет камеры, которые анализируют и захватывают цветные изображения.

Принятие решений:Эта функция, в которой цветные изображения анализируются для категоризации.

Приложений:Хорошо подходит для сортировки продуктов по цвету, выявления дефектов по цвету и оценки качества в зависимости от цвета.

Мультиспектральные и гиперспектральные системы технического зрения
Эти системы используют широкий спектр электромагнитного спектра и делают снимки в диапазонах, отличных от видимого света. Это позволяет провести более детальное исследование характеристик и условий материала.

Ключевые особенности
Разнообразие длин волн:Обеспечивает множество характеристик материалов за счет получения данных в нескольких длинах волн.

Получение данных:Эти усовершенствованные феноменомы используют компьютерную программу для обработки спектральных данных.

Приложений:Хорошо подходит для целей определения характеристик материалов, которые охватывают такие области, как сельскохозяйственные растения, мониторинг здоровья и мониторинг окружающей среды.

Каждая выбранная вами система машинного зрения имеет свои преимущества и более или менее подходит для конкретного применения. Таким образом, 2D-системы предпочтительны из-за их простоты, 3D-системы — из-за их восприятия глубины, системы цветового зрения — из-за их способности сохранять изображение в цвете, в то время как мультиспектральные и гиперспектральные системы — для сверхдетального анализа.