Pag-unawa sa Apat na Pangunahing Uri ng Machine Vision Systems

Ang mga sistema ng machine vision ay pumasok na sa maraming gawain sa industriya na kabilang ang pagpapabuti ng kalidad, pagtaas ng automasyon at pagkuha ng datos. Sa Sinoseen, naiintindihan namin na mahalaga ang maghanap ng iba't ibang uri ng mga sistema ng machine vision na inofer sa merkado. Tinuturing ng artikulong ito ang pangunahing uri ng mga sistema ng machine vision at kanilang mga katangian sa detalye.

sistema ng 2D vision
ang mga sistema ng 2D vision ay isa sa pinakamalili at pinakamahusay na kilala na uri ng mga sistema ng machine vision dito gamit ang isang kamera upang ihanda lamang ang mga imahe ng dalawang dimensyon na ang taas at lapad. Dahil sa kanilang lakas at simpliciti, ito ang pinakamainam na pinili para sa maraming regular na pagsusuri ng proseso.

Mga Pangunahing katangian
Ispedyal na setup ng kamera: Ginagamit lamang ang isang kamera sa sitwasyong ito na nahahatid ang dalawang dimensyonal na larawan.

Paggawa ng imahe: Kumpara sa mga sistema ng pagproseso ng imahe ng 2-D, ang mga sistema ng pagkilala ng imahe ng 2-D ay gumagana kasama ang mga katangian sa halip na mga imahe, halimbawa, ekstraktuhin at analisahan ang mga gilid, kontur, at paternong.

Mga aplikasyon: Gamit ang sistema ito pangunahing sa mga proseso ng pagsusuri ng ibabaw, pagsasabot ng bar codes at pangunahing pagsusuri ng alinmento.

mga sistema ng 3D vision
Isang sistema ng 3D vision ay tumutulong upang tugunan ang taas at lapad kasama ang estadistika ng kalaliman. Maaaring magbigay ng mga presentasyon ng tatlong dimensyon ng anyo ng mga bagay, gamit ang tiyak na sensor o mga algoritmo o ilang mga kamera.

Mga Pangunahing katangian
Pag-unawa sa kalaliman: Nagproseso at nirekord ang impormasyon tungkol sa depth. Ito ay tumutulong upang mas madali ang paghadle ng isang problema na tatlo ang dimensyon.

Mga Advanced Sensors: Maaring matupad ang klasipikasyon sa pamamagitan ng pagsukat ng distansya gamit ang iba't ibang tekniko tulad ng laser triangulation at stereo vision.

Ginagamit: Pinakamahusay nakoponente sa tamang pagsukat at inspeksyon kapag may komplikadong heometriya.

Mga Color Vision System
Ang sistemang ito ay gumagana upang ekstrahin ang mga impormasyon ukol sa kulay mula sa imahe. Habang nag-operate ang mga monokrobo na sistema nang walang pangangalagaan sa mga kulay, maari ng mga sistemang ito na ipatupad ang kulay, na mahalaga sa maraming gawain.

Mga Pangunahing katangian
May kakayahang makita ang kulay: May mga kamera na analisa at kaptura ang mga imaheng may kulay.

Paggawa ng desisyon: Ang katangian na ito kung saan ang mga imaheng may kulay ay inanalisa para sa pagkakategorya.

Mga aplikasyon: Mabuti para sa pag-uuri ng mga produkto batay sa kulay, pagsusuri ng mga defektibong bahagi batay sa mga kulay, at mga pagsusuri sa kalidad na nakabase sa kulay.

Multispectral at hyperspectral vision systems
Gumagamit ang mga sistemang ito ng isang malawak na uri ng electromagnetic spectrum at nagdadala ng larawan sa mga hanay na iba sa liwanag na makikita. Ito ay naiuugnay na maaaring gawin ang isang mas detalyadong pagsusuri ng mga katangian at kondisyon ng anyo.

Mga Pangunahing katangian
Bariety ng mga panula: Nakakamit ng maraming karakteristikong mga anyo sa pamamagitan ng pagkuha ng datos sa ilang panula.

Pagkuha ng datos: Gumagamit ang mga advanced na phenomenon ng programa sa computer upang iproseso ang mga spectral na datos.

Mga aplikasyon: Mabuti para sa mga layunin ng pag-uuri ng anyo na tumatanga sa mga larangan tulad ng agrikultural na halaman at pangmonitoring ng kalusugan at pangmonitoring ng 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 paningin sa kulay para sa kanilang kakayahang mag-save ng imahe sa kulay, habang ang mga multispectral at hyperspectral na sistema para sa super detalyadong pagsusuri.