Mašinski vid je interdisciplinarno polje koje obuhvata više polja, uključujući obradu slika, kompjuterski vid, veštačku inteligenciju i još mnogo toga. Uglavnom koristi senzore slike, kompjutere i druge srodne uređaje za simulaciju funkcija ljudskog vizuelnog sistema i postiže automatizovano otkrivanje, prepoznavanje, merenje i kontrolu kroz prikupljanje, obradu i analizu slika ili video podataka.
Strojni vid ima širok raspon primjena, uključujući industrijsku automatizaciju, inteligentni transport, medicinsku dijagnozu, nadzor sigurnosti, automatizaciju poljoprivrede, pametne gradove i druga polja. U području industrijske automatizacije, mašinski vid se uglavnom koristi za inspekciju kvaliteta proizvoda, kontrolu automatizacije proizvodne linije, sortiranje logistike i tako dalje. U oblasti medicine, mašinski vid može pomoći doktorima u dijagnostici i liječenju bolesti, kao što je korištenje tehnologije dubokog učenja za otkrivanje i analizu lezija.
Uz kontinuirani razvoj tehnologije umjetne inteligencije, izgledi za primjenu strojnog vida također postaju sve širi. U budućnosti će se tehnologija mašinskog vida dodatno kombinovati sa robotskom tehnologijom, tehnologijom Interneta stvari i drugim tehnologijama kako bi se postigle efikasnije i inteligentnije aplikacije za automatizaciju.
Koji je princip rada opreme za mašinski vid?
Princip rada opreme za mašinski vid uglavnom uključuje sljedeće korake:
Koristite CCD kameru da detektovani cilj pretvorite u signal slike i prenesete ga u namenski sistem za obradu slike.
Pretvorite se u digitalne signale na osnovu distribucije piksela, svjetline, boje i drugih informacija.
Sistem za obradu slike izvodi različite operacije na ovim signalima kako bi izdvojio karakteristike mete, kao što su površina, količina, pozicija i dužina.
Izlazni rezultati se zasnivaju na unapred podešenoj toleranciji i drugim uslovima, uključujući veličinu, ugao, broj, prošao/neuspeo, da/ne, itd., kako bi se postigla funkcija automatskog prepoznavanja.
Koje su ključne tehnologije mašinskog vida?
Ključne tehnologije mašinskog vida uključuju:
Izvor rasvjete:Osvetljenje direktno deluje na izvorni ulaz sistema i ima direktan uticaj na kvalitet ulaznih podataka.
Objektiv: Glavna funkcija sočiva je fokusiranje optičke slike mete na fotoosjetljivi niz senzora slike (kamere).
Senzor slike:Senzor slike je uređaj koji pretvara optičke slike u električne signale, a njegove performanse direktno utiču na ukupne performanse sistema mašinskog vida.
Sistem za obradu slike:Sistemi za obradu slika mogu izvoditi različite operacije na slikama kako bi izvukli korisne informacije.
Koje se optičko znanje primjenjuje na mašinski vid?
Mašinski vid primjenjuje sljedeće optičko znanje:
Zakon širenja svjetlosti. Ovo uključuje linearno širenje svjetlosti, refleksiju svjetlosti, prelamanje svjetlosti, interferenciju svjetlosti itd.
Optičko snimanje.Ovo uključuje principe snimanja i metode optičkih komponenti kao što su sočiva, konveksna sočiva i reflektori.
Struktura kamere i objektiv.Ovo uključuje strukturu i princip rada kamere, kao i različite tipove objektiva (kao što su objektivi sa fiksnim fokusom i objektivi sa zumom).
Pored toga, mašinski vid takođe uključuje karakteristike kao što su boja i intenzitet svetlosti, kao i srodna znanja kao što su optičko merenje i prepoznavanje.
Koja je klasifikacija i karakteristike izvora svjetlosti za mašinski vid?
Klasifikacija i karakteristike izvora svjetlosti za mašinski vid su kako slijedi:
Kružni izvor svjetlosti(vertikalni tip osvjetljenja): instaliran sa LED diodama velike svjetline i velike gustine, pružajući boje kao što su infracrvena, plava, bijela, crvena i zelena; Ne samo da ima veliku površinu osvjetljenja, već ima i dobru ujednačenost osvjetljenja, što ga čini uglavnom pogodnim za veće svjetlosne površine.
Kružni izvor svjetlosti(tip ugaonog osvjetljenja): instaliran sa LED diodama ultra-visoke svjetline visoke gustoće, pružajući boje kao što su infracrvena, crvena, plava, bijela i zelena; Na određenoj radnoj udaljenosti, koncentrirana svjetlina zraka je visoka, ujednačenost je dobra, a područje zračenja je relativno malo.
Osim toga, tu su i pozadinsko osvjetljenje, trakasti izvori svjetla, koaksijalni izvori svjetlosti itd.
Koji su efekti izvora svjetlosti na mašinski vid?
Uticaj izvora svjetlosti na mašinski vid uključuje:
Jačina izvora svjetlosti:Svjetlina izvora svjetlosti određuje intenzitet svjetlosti koji sistem mašinskog vida može uhvatiti. Veća osvetljenost izvora svetlosti može da obezbedi jače osvetljenje, omogućavajući sistemu da normalno radi u okruženjima sa slabom osvetljenošću.
Boja izvora svjetlosti:Boja izvora svjetlosti je vrlo važna za prepoznavanje i mjerenje boja objekta. Boja izvora svjetlosti može se podesiti prema zahtjevima aplikacije, kao što je korištenje različitih filtera ili LED svjetala.
Stabilnost izvora svjetlosti:Stabilnost izvora svetlosti određuje da sistem mašinskog vida može kontinuirano da obezbedi stabilno osvetljenje. Stabilan izvor svjetlosti može osigurati tačnost i konzistentnost rezultata mjerenja i analize sistema.