7 aplicații ale computer vision
- 1. Viziune computerizată pentru detectarea defectelor
- 2. Viziune computerizată pentru Metrologie
- 3. Viziune computerizată pentru detectarea intrușilor
- 4. Viziune computerizată pentru verificarea ansamblului
- 5. Computer Vision pentru cititor de ecran
- 6. Computer Vision for Code and character reader (OCR)
- 7. Computer Vision + robotica pentru bin picking
1. Viziune computerizată pentru detectarea defectelor
aceasta este, probabil, cea mai comună aplicație a viziunii computerizate. Până în prezent, detectarea defectelor este efectuată de persoane instruite în loturi selectate, iar controlul total al producției nu este de obicei posibil. Cu computer vision putem detecta defecte precum fisuri în metale, defecte de vopsea, imprimeuri proaste etc. în dimensiuni mai mici de 0,05 mm. mult mai bine decât ochiul uman! Aceste camere de viziune au nevoie de un algoritm care este “creierul inteligent” care este capabil să diferențieze ceea ce este un defect și ceea ce nu este. Acest algoritm este proiectat și instruit special pentru fiecare aplicație particulară prin imagini cu defecte și fără defecte.
2. Viziune computerizată pentru Metrologie
este o altă dintre cele mai importante aplicații. Ceea ce s-a făcut până acum cu echipamente sau sonde complexe de metrologie laser, acum poate fi măsurat folosind viziunea computerizată. Cheia pe acest subiect este de a face o ajustare bună a referinței pentru a putea măsura cu precizia necesară și, mai ales, pentru a utiliza iluminatul adecvat pentru fiecare tip de material și mediu de lucru. Folosind sisteme de viziune artificială putem măsura dimensiunile variabile ale pieselor, rectitudinea, paralelismul …
3. Viziune computerizată pentru detectarea intrușilor
prin intermediul camerelor hiperspectrale este posibil să se facă diferența între un fruct și o piatră, ceea ce permite, în special în alimente, produse mai sigure pentru consumator. Camerele hiperspectrale sunt capabile să diferențieze tipul de material prin măsurarea lungimii de undă pe care o fac. În acest fel, este posibil să se diferențieze o piatră de un fruct, un plastic de un metal sau alte combinații în timp ce materialul este diferit.
4. Viziune computerizată pentru verificarea ansamblului
în fiecare zi se realizează ansambluri din ce în ce mai complexe, cu mai multe piese sau conexiuni. Viziunea computerizată ne permite să verificăm, pas cu pas, că fiecare piesă este la locul ei sau la sfârșitul procesului, că asamblarea finală este corectă. Această aplicație este foarte utilă pentru asamblarea mașinilor, echipamentelor, plăcilor electronice sau pre-ansamblurilor cu multă complexitate. Aceste sisteme reduc semnificativ timpii de ciclu ai operațiilor foarte complexe și timpii de reoperare.
5. Computer Vision pentru cititor de ecran
uneori nu este posibilă extragerea datelor de pe un ecran de afișare fie pentru că este un sistem furnizor închis, fie pentru că sistemul respectiv este incompatibil cu cel instalat. O soluție la această problemă este instalarea unei camere de vizionare a computerului pentru a citi ecranul și a extrage datele care apar pe acesta (temperaturi, coduri, tensiuni… orice informație utilă care apare pe ecran și aveți nevoie de ea). Pentru a face acest lucru, căutăm regiunile de interes în care se află informațiile, folosim un algoritm de recunoaștere a caracterelor (OCR) pentru a-l extrage și totul perfect!
6. Computer Vision for Code and character reader (OCR)
să fim sinceri, designerii sunt oameni foarte drăguți, dar tind să schimbe tipografia cu litere mai complexe (și drăguțe!) frecvent la art. Ne întoarcem la algoritmii de recunoaștere a caracterelor pentru a avea un sistem de recunoaștere a vederii computerizate instruit, deci chiar și tu ai o tipografie complexă, OCR va putea să le citească. Este un sistem atât de robust, capabil să citească chiar și scrisori scrise de mână. Dovada celor mai buni designeri!
7. Computer Vision + robotica pentru bin picking
și în cele din urmă una dintre aplicațiile pe care le sunt cele mai solicitate, combinând robotica de colaborare cu computer vision pentru a putea efectua bin picking de piese plasate dezordonat. Piesele sunt dezordonate și, prin urmare, trebuie să optimizăm traiectoriile și să detectăm coordonatele de prindere. Robotul are nevoie de ajutor (viziunea computerului) spunându-i ce este o piesă și unde este, astfel încât să poată decide care este cel mai bun mod de a ridica piesa.