pag-unawa sa apat na pangunahing uri ng mga sistema ng paningin sa makina

Ang mga sistema ng machine vision ay nag-iikot ng kanilang daan sa isang bilang ng mga aktibidad sa industriya na kinabibilangan ng mga pagpapabuti sa kalidad, mas mataas na pag-aotomatize at pagkuha ng data. sa sinoseen, naiintindihan namin na ito ay kinakailangan upang maghanap para sa iba't ibang mga uri ng mgamga sistema ng paningin sa makinaAng artikulong ito ay nagsusuri nang detalyado sa mga pangunahing uri ng mga sistema ng machine vision at sa kanilang mga katangian.

Mga sistema ng pangitain sa 2D
Ang mga 2D vision system ay isa sa pinaka-basic at kilalang uri ng mga machine vision system dito ginagamit nila ang isang camera upang makuha lamang ang 2 dimensional na mga imahe na taas at lapad. dahil sa kanilang pagiging simple ng kapangyarihan ang mga sistemang ito ay pinakapili para sa isang bilang ng mga pamamaraan ng pag-inspeksyon ng rutina.

mga pangunahing katangian
pag-setup ng isang kamera:Ang isang camera lamang ang ginagamit sa kasong ito na kumukuha ng dalawang-dimensional na mga larawan.

pagproseso ng imahe:kumpara sa 2-D mga sistema ng pagproseso ng imahe, ang 2-D mga sistema ng pagkilala sa imahe ay gumagana sa mga tampok sa halip na mga imahe, halimbawa, alisin at pag-aralan ang mga gilid, mga contour, at mga pattern.

mga aplikasyon:Ang sistemang ito ay ginagamit sa mga proseso ng pag-check ng ibabaw, pagbabasa ng mga barcode at pangunahing pag-check ng alignment.

Mga sistema ng pangitain sa 3D
Ang mga 3D vision system ay tumutulong upang makumpleto ang taas at lapad na may statistics ng lalim. Ang mga sistemang ito ay maaaring makagawa ng tatlong-dimensional na mga pagtatanghal ng mga bagay hugis, gamit ang mga tukoy na sensor o algorithm o maraming mga camera.

mga pangunahing katangian
pang-unawa sa lalim:mga proseso at mga tala ng malalim na impormasyon. Ito ay tumutulong upang harapin ang isang tatlong-dimensional na problema nang mas lubusang.

advanced na mga sensor:ang pag-uuri ay maaaring makamit sa pamamagitan ng pagsukat ng distansya sa pamamagitan ng iba't ibang mga pamamaraan halimbawa ng laser triangulation at stereo vision.

ginagamit:pinakamahusay na angkop sa mga tuntunin ng wastong pagsukat at inspeksyon pagdating sa kumplikadong geometry.

mga sistema ng pangitain sa kulay
Ang sistemang ito ay kumikilos upang makuha ang impormasyon tungkol sa kulay mula sa imahe. Habang ang mga sistemang monochrome ay gumagana nang hindi nag-aalala tungkol sa mga kulay, ang mga sistemang ito ay may kakayahang ipatupad ang kulay, na mahalaga sa maraming gawain.

mga pangunahing katangian
pagiging may kakayahang mag kulay:may mga camera na nag-aaralan at nakakakuha ng mga imahe na may kulay.

paggawa ng desisyon:ang tampok na ito kung saan ang mga imahe ng kulay ay sinusuri para sa paggawa ng kategorya.

mga aplikasyon:mabuti para sa pag-aayos ng mga produkto batay sa kulay, pagtukoy ng mga depekto batay sa kulay, at mga pagtatasa ng kalidad na depende sa kulay.

mga multispectral at hyperspectral na sistema ng pangitain
Ang mga sistemang ito ay gumagamit ng malawak na iba't ibang mga spectrum ng electromagnetic at kumuha ng mga larawan sa iba pang mga saklaw maliban sa nakikita na liwanag.

mga pangunahing katangian
iba't ibang mga wavelength:nakamit ang maraming mga katangian ng mga materyales sa pamamagitan ng pagkuha ng data sa ilang mga wavelength.

paghahanap ng data:Ang mga makabagong pangyayari na ito ay gumagamit ng programa ng computer upang iproseso ang mga data ng spectral.

mga aplikasyon:mabuti para sa mga layunin ng pag-uugnay sa materyal na sumasalamin sa mga larangan tulad ng mga halaman sa agrikultura at pagsubaybay sa kalusugan at pagsubaybay sa kapaligiran.

Ang bawat sistema ng machine vision na iyong pinili ay may sariling mga pakinabang at mas o mas angkop para sa partikular na aplikasyon. Samakatuwid, ang mga sistema ng 2D ay piniling para sa kanilang pagiging simple, mga sistema ng 3D para sa kanilang pang-unawa sa lalim, mga sistema ng pang-unawa sa kulay para sa kanilang kakayahan na mag-save ng ima