Sistem de vizionare automată
Această intrare sau secțiune privind procesele industriale nu menționează sursele necesare sau cele prezente sunt insuficiente . |
Un sistem de viziune computerizată este un aparat electronic care îndeplinește funcții de viziune computerizată.
Un sistem de viziune artificială integrează una sau mai multe camere echipate cu un sistem integrat sau extern de achiziție și prelucrare a imaginii , un software intern și / sau extern pentru cameră și un sistem de iluminare.
Sistemele de viziune sunt utilizate în diverse domenii, de la industrie la servicii.
Un sistem de viziune este capabil să măsoare , să recunoască, să identifice, să selecteze, să citească coduri și caractere , să ghideze roboții ( ghidul robotului ). În acest scop, este utilizat pe scară largă în controlul calității produselor , trasabilitatea și manipularea acestora.
Sistemul de viziune se integrează cu ușurință cu mașinile și sistemele cu care se interacționează prin standarde de comunicații.
Implementare
Organizarea unui sistem de viziune computerizată depinde în mare măsură de aplicația în care este utilizat. Unele sisteme sunt aplicații simple stand-alone ( stand-alone ) care rezolvă probleme specifice de măsurare sau detectare, în timp ce altele constituie un subsistem într-un design mai mare, care de exemplu conține și alte subsisteme pentru controlul actuatorilor mecanici etc. Cu toate acestea, există unele funcții tipice prezente în majoritatea sistemelor. Iată un exemplu de abordare tipică a unei probleme de vedere artificială.
Achiziționarea imaginii
O imagine digitală este produsă de diferite tipuri de senzori, cum ar fi senzori sensibili la lumină, senzori tomografici , radar , senzori cu ultrasunete . În funcție de tipul de senzor, imaginea poate presupune reprezentarea unei imagini 2D obișnuite, a unui volum 3D sau a unei secvențe de imagini. Valoarea tipică a unui pixel poate corespunde intensității luminii în una sau mai multe benzi spectrale, dar poate fi dedusă și din absorbția sonică sau din undele electromagnetice.
Pre-procesare ( pre-procesare )
Înainte ca o imagine să fie procesată printr-o metodă de viziune computerizată, este de obicei necesară prelucrarea datelor pentru a verifica dacă acestea îndeplinesc regulile specifice necesare pentru metodă. De exemplu:
- Reprobați pentru a vă asigura că informațiile nu sunt redundante sau insuficiente.
- Eliminați orice zgomot care introduce informații false.
- Schimbați contrastul pentru a vă asigura că informațiile relevante sunt identificate.
Extragerea caracteristicilor
Caracteristicile imaginii sunt extrase din datele imaginii, de exemplu:
- Linii și margini
- Puncte de interes locale (Ex: colțuri)
Caracteristici mai complexe pot fi recunoașterea mișcării, formelor și texturilor .
Detectare / segmentare
La un moment dat al procesului, se ia decizia cu privire la domeniile care vor fi relevante pentru prelucrarea ulterioară. Ex:
- Selectați un set de puncte de interes
- Segmentarea imaginii în mai multe regiuni care conțin un obiect de interes.
Procesare la nivel înalt
În acest moment, intrarea este de obicei un set mic de puncte sau regiuni de imagine care se presupune că conțin un anumit obiect. Obiectivele procesului rămas sunt:
- Verificați dacă modelul conținut în intrare are specificațiile modelului de bază sau clasei.
- Estimează parametrii specifici, cum ar fi poziția sau dimensiunea.
- Clasificați obiectele în mai multe categorii
Decizie finală (luarea deciziilor)
În acest ultim pas se ia o decizie finală cu privire la datele colectate, de exemplu:
- Aprobarea sau eșecul verificărilor automate
- Potriviți sau nu potriviți în aplicațiile de recunoaștere
- Raportarea necesității unei revizuiri umane suplimentare pentru aplicațiile medicale, militare, de securitate și recunoaștere.
