Comprendere i Quattro Tipi Base di Sistemi di Visione Artificiale

I sistemi di visione artificiale si sono inseriti in un numero di attività nell'industria, che includono miglioramenti della qualità, automazione aumentata e cattura dei dati. A Sinoseen, riteniamo sia imperativo cercare i diversi tipi di sistemi di visione artificiale presenti sul mercato. Questo articolo esamina i tipi base di sistemi di visione artificiale e le loro caratteristiche in dettaglio.

sistemi di visione 2D
i sistemi di visione 2D sono uno dei tipi più basilari e conosciuti di sistemi di visione artificiale; qui vengono utilizzate una sola telecamera per catturare immagini bidimensionali, ovvero altezza e larghezza. A causa della loro potenza e semplicità, questi sistemi sono preferiti per numerosi procedimenti di ispezione di routine.

Caratteristiche principali
Impianto a singola telecamera: In questo caso viene utilizzata una sola telecamera che cattura immagini bidimensionali.

Elaborazione delle immagini: A differenza dei sistemi di elaborazione delle immagini 2D, i sistemi di riconoscimento delle immagini 2D lavorano con caratteristiche invece che con immagini, ad esempio estraggono e analizzano bordi, contorni e schemi.

Applicazioni: Questo sistema viene utilizzato principalmente nei processi di controllo superficiale, lettura di codici a barre e verifica di allineamento di base.

sistemi di visione 3D
Un sistema di visione 3D aiuta a completare l'altezza e la larghezza con statistiche di profondità. Questi sistemi possono produrre rappresentazioni tridimensionali della forma degli oggetti, utilizzando sensori specifici o algoritmi o più telecamere.

Caratteristiche principali
Percezione della profondità: Elabora e registra informazioni sulla profondità. Ciò aiuta a gestire un problema tridimensionale in modo più approfondito.

Sensori avanzati: La classificazione può essere ottenuta misurando le distanze attraverso diverse tecniche, ad esempio triangolazione laser e visione stereo.

Usi: Miglior soluzione in termini di misurazione e ispezione quando si tratta di geometria complessa.

Sistemi di visione a colori
Questo sistema serve per estrarre informazioni sul colore dall'immagine. Mentre i sistemi monocromatici operano senza preoccuparsi dei colori, questi sistemi sono in grado di implementare il colore, che è importante in molti compiti.

Caratteristiche principali
Essere in grado di rilevare colori: Ha delle camere che analizzano e catturano immagini a colori.

Presa di decisione: Questa funzionalità in cui le immagini a colori vengono analizzate per effettuare una classificazione.

Applicazioni: Ottimo per il ordinamento dei prodotti basato sul colore, identificazione di difetti in base ai colori e valutazioni qualitative dipendenti dal colore.

Sistemi di visione multispettrale e iperspettrale
Questi sistemi utilizzano una vasta gamma dello spettro elettromagnetico e scattano foto in fasce diverse dalla luce visibile. Ciò significa che può essere intrapresa un'indagine più dettagliata delle caratteristiche e delle condizioni del materiale.

Caratteristiche principali
Varietà di lunghezze d'onda: Raggiunge molte caratterizzazioni dei materiali ottenendo dati in diverse lunghezze d'onda.

Recupero dati: Questi fenomeni avanzati utilizzano un programma informatico per elaborare i dati spettrali.

Applicazioni: Adatti a scopi di caratterizzazione dei materiali che si estendono a settori come le piante agricole, il monitoraggio della salute e il monitoraggio ambientale.

Ogni sistema di visione artificiale che scegliete ha i suoi vantaggi e è più o meno adatto a una specifica applicazione. Pertanto, i sistemi 2D sono preferiti per la loro semplicità, i sistemi 3D per la loro percezione della profondità, i sistemi di visione a colori per la loro capacità di salvare l'immagine a colori, mentre i sistemi multispectral e iperspettrali per l'analisi super dettagliata.