разумевање четири основна типа система машинског вида

Машински системи за визију су се уплели у низ активности у индустрији које укључују побољшање квалитета, повећање аутоматизације и улазак података.системи за машинско визијаОвај чланак детаљно разматра елементарне типове система машинског вида и њихове карактеристике.

2Д системи за визију
2Д системи визије су једна од најосновнијих и најпознатијих врста система машинског визије. Они користе једну камеру за снимање само 2 димензионалних слика које су висина и ширина. Због њихове једноставности ове системе су најпреферираније за бројне рутинске процедуре инспекције.

кључне карактеристике
Уређивање једне камере:У овом случају се користи само једна камера која снима дводимензионалне слике.

обрада слике:У поређењу са 2Д системима за обраду слике, 2Д системи за препознавање слике раде са карактеристикама уместо слика, на пример, извлаче и анализирају ивице, контуре и обрасце.

апликације:Овај систем се углавном користи у процесима проверке површине, читања баркода и основне проверке усклађености.

3Д системи за визију
системи 3Д визије помажу да се са статистиком дубине комплетира висина и ширина. ови системи могу да производе тродимензионалне презентације објекта облика, користећи специфичне сензоре или алгоритме или неколико камера.

кључне карактеристике
дубинско доживљавање:Процеси и записи детаљних информација. Ово помаже да се темељније бавимо тродимензионалним проблемом.

напредни сензори:Класификација се може постићи мерењем удаљености помоћу различитих техника, на пример ласерске триангулације и стерео вида.

употребе:Најбоље одговарају у смислу правилног мерења и инспекције када је реч о сложеној геометрији.

системи за бојно видјење
Овај систем делује како би из из изображења извукао информације о боји. Док монохромни системи раде без бриге о боји, ови системи су у стању да имплементирају боју, што је важно у многим задатцима.

кључне карактеристике
бити у стању да се боје:има камере које анализирају и снимају боје.

доношење одлука:Ова функција где се боје слике анализирају за категоризацију.

апликације:добар за сортирање производа на основу боје, идентификацију недостатака на основу боје и процене квалитета зависне од боје.

мултиспектралне и хиперспектралне системе вида
Ови системи користе широку разновидност електромагнетног спектра и снимају у распону који није видљив. то значи да се може предузети детаљније истраживање карактеристика и услова материјала.

кључне карактеристике
разноврсност таласних дужина:постиже многе карактеризације материјала добијањем података у неколико таласних дужина.

извлачење података:ове напредне појаве користе компјутерски програм за обраду спектралних података.

апликације:добар за сврхе карактеризације материјала који прелазе кроз поље као што су пољопривредне биљке и здравствено праћење и праћење животне средине.

Сваки систем машинског вида који изаберете има своје предности и више или мање је погодан за одређену апликацију. Зато се 2Д системи преферирају због своје једноставности, 3Д системи због њихове дубинске перцепције, систем боје због њихове способности да сачувају слику у боји, док су мултиспектрални и хи