7 anwendungen von Computer Vision

1. Computer Vision zur Fehlererkennung

Dies ist vielleicht die häufigste Anwendung von Computer Vision. Bisher wird die Fehlererkennung von geschulten Personen in ausgewählten Chargen durchgeführt, und eine vollständige Produktionskontrolle ist in der Regel nicht möglich. Mit Computer Vision können wir Defekte wie Risse in Metallen, Lackfehler, schlechte Drucke usw. erkennen. in Größen kleiner als 0,05 mm. Viel besser als das menschliche Auge! Diese Vision-Kameras benötigen einen Algorithmus, der das “intelligente Gehirn” ist, das unterscheiden kann, was ein Defekt ist und was nicht. Dieser Algorithmus wird speziell für die jeweilige Anwendung durch Bilder mit und ohne Fehler entwickelt und trainiert.

2. Computer Vision für die Messtechnik

Es ist eine weitere der wichtigsten Anwendungen. Was bisher mit komplexen Lasermessgeräten oder Sonden gemacht wurde, kann jetzt mit Computer Vision gemessen werden. Der Schlüssel zu diesem Thema besteht darin, die Referenz gut anzupassen, um mit der erforderlichen Präzision messen zu können, und vor allem die geeignete Beleuchtung für jede Art von Material und Arbeitsumgebung zu verwenden. Mit künstlichen Bildverarbeitungssystemen können wir variable Teilegrößen, Geradheit, Parallelität …

3 messen. Computer Vision zur Erkennung von Eindringlingen

Durch Hyperspektralkameras ist es möglich, zwischen einer Frucht und einem Stein zu unterscheiden, was insbesondere in Lebensmitteln sicherere Produkte für den Verbraucher ermöglicht. Hyperspektralkameras sind in der Lage, die Art des Materials durch die Messung der Wellenlänge zu unterscheiden. Auf diese Weise ist es möglich, einen Stein von einer Frucht, einen Kunststoff von einem Metall oder andere Kombinationen zu unterscheiden, während das Material unterschiedlich ist.

4. Computer Vision for Assembly verification

Jeden Tag werden immer komplexere Baugruppen mit mehr Teilen oder Verbindungen hergestellt. Computer Vision ermöglicht es uns, Schritt für Schritt zu überprüfen, ob jedes Stück an seinem Platz ist, oder am Ende des Prozesses, dass die Endmontage korrekt ist. Diese Anwendung ist sehr nützlich für die Montage von Maschinen, Anlagen, elektronischen Platinen oder Vormontagen mit viel Komplexität. Diese Systeme reduzieren die Zykluszeiten sehr komplexer Operationen und die Wiederbedienungszeiten erheblich.

5. Computer Vision für Screenreader

Manchmal ist es nicht möglich, Daten von einem Bildschirm zu extrahieren, entweder weil es sich um ein geschlossenes Betriebssystem handelt oder weil dieses System mit dem installierten nicht kompatibel ist. Eine Lösung für dieses Problem besteht darin, eine Computer Vision-Kamera zu installieren, um den Bildschirm zu lesen und die darauf angezeigten Daten zu extrahieren (Temperaturen, Codes, Spannungen … alle nützlichen Informationen, die auf dem Bildschirm angezeigt werden und die Sie benötigen). Dazu suchen wir nach den Interessengebieten, in denen sich die Informationen befinden, verwenden einen Zeichenerkennungsalgorithmus (OCR), um sie zu extrahieren, und alles perfekt!

6. Computer Vision für Code- und Zeichenleser (OCR)

Seien wir ehrlich, die Designer sind sehr nette Leute, aber sie neigen dazu, Typografie in komplexere Buchstaben zu ändern (und hübsch!) häufig 😉. Wir gehen zurück zu den Zeichenerkennungsalgorithmen, um ein Computer-Vision-Erkennungssystem trainieren zu lassen, so dass selbst Sie eine komplexe Typografie haben, wird die OCR in der Lage sein, sie zu lesen. Es ist ein System, das so robust ist, dass es sogar handgeschriebene Briefe lesen kann. Beweis der besten Designer!

7. Computer Vision + Robotik für Bin Picking

Und schließlich eine der Anwendungen, die wir am meisten nachgefragt werden, die Kombination von kollaborativer Robotik mit Computer Vision, um Bin Picking von ungeordneten Stücken durchführen zu können. Die Teile sind unordentlich und daher müssen wir die Trajektorien optimieren und die Griffkoordinaten ermitteln. Der Roboter braucht Hilfe (die Computer Vision), um ihm zu sagen, was ein Stück ist und wo es ist, damit er entscheiden kann, wie er das Stück am besten aufnimmt.