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La vision artificielle industrielle est le moyen le plus efficace de réaliser une fabrication intelligente et automatisée. Il a été considéré comme la Machine Eyes de l'industrie moderne. Il peut réaliser des mesures sans contact, déformer ce que les yeux humains ne peuvent pas voir et fonctionner 7 x 24 heures même dans un mauvais environnement de travail.
Cependant, les systèmes entiers de vision industrielle nécessitent des investissements dans l'équipement et les ingénieurs, alors que la plupart des entreprises de taille moyenne réalisent un petit profit. Il est donc difficile d'appliquer largement. De plus, les systèmes de machines ne sont pas aussi flexibles que les humains. Ils ne peuvent faire défaut qu'en tant que commande du système tout en manquant des défauts très évidents.
La vision industrielle est une technique et une méthode permettant de fournir une détection et une analyse automatiques basées sur l'image, qui est généralement utilisé dans des scénarios d'application industrielle tels que la détection automatique, le contrôle de processus et le guidage de robots.
Les systèmes de technologie de vision industrielle nécessitent une plus grande robustesse, fiabilité et stabilité que les autres systèmes visuels, et coûtent souvent moins cher que ceux des applications gouvernementales / militaires. Ainsi, la vision industrielle industrielle est synonyme de rentabilité, d'une précision acceptable, d'une grande robustesse, d'une grande fiabilité, d'une stabilité mécanique et thermique élevée.
Les principaux composants d'un système de vision artificielle à objectif télécentrique comprend l'éclairage, les objectifs, les capteurs d'image, le traitement visuel et les communications. L'inspection partielle par l'éclairage de l'éclairage permet de mettre en évidence ses caractéristiques, afin qu'ils puissent voir clairement l'objectif de la caméra. Il capture l'image et la présente au capteur sous forme de lumière. Le capteur convertit la lumière en images numériques dans une caméra de vision industrielle, puis l'envoie au processeur pour analyse.
Le système de vision par ordinateur a la capacité de regarder et d'expliquer, et il peut effectuer automatiquement plusieurs tâches sans intervention manuelle. Par conséquent, les utilisateurs professionnels peuvent profiter des avantages suivants :
1. Un processus plus rapide et plus simple
Le système de vision industrielle peut effectuer des tâches monotones et répétitives à une vitesse plus rapide, ce qui simplifie l'ensemble du processus.
2. Des résultats précis
La machine ne fait jamais d'erreurs. De même, contrairement aux humains, les systèmes de vision artificielle dotés de capacités de traitement d'image ne peuvent pas faire erreurs. En fin de compte, les produits ou services fournis sont non seulement rapides, mais également de haute qualité.
3. Réduction des coûts
Comme la machine assume la responsabilité d'effectuer des tâches fastidieuses, les erreurs seront minimisées, ne laissant aucune place aux produits ou services défectueux. Par conséquent, l'entreprise peut économiser beaucoup d'argent, sinon, l'argent sera dépensé pour réparer des processus et des produits défectueux.
Aucune technologie n'est parfaite. Le même principe s'applique à la technologie de vision industrielle industrielle. Malgré les limitations actuelles des systèmes de vision par ordinateur, ils peuvent offrir aux entreprises d'énormes opportunités d'augmenter leurs sources de revenus, d'atteindre leurs objectifs de productivité et de simplifier les processus de travail.
1. Contraint par la source lumineuse ambiante
Différentes sources lumineuses entraîneront une qualité et des effets d'imagerie différents, interféreront directement avec la détection de l'algorithme de détection et peuvent causer une erreur d'appréciation du produit ; une seule technologie de guidage visuel ne peut garantir la précision de la détection des obstacles sur le chemin, et la couche de contrôle de prise de décision doit souvent intégrer plusieurs capteurs Informations collectées.
< fort>2. Limité par les performances de l'équipement matériel
Correction de la distorsion de l'objectif de l'appareil photo, différences d'étalonnage et plage d'angle de vue limitée ; les conditions d'installation et les restrictions du site, et les exigences pour les schémas de fusion de capteurs ; le courant d'obscurité de chaque pixel est différent et la réponse aux photons est incohérente, ce qui entraînera un bruit spatial et de motif dans l'appareil photo ; la limitation du paramétrage de l'objectif de la caméra à balayage linéaire.
< p style="espace blanc : normal ;">3. Limité par les ressources informatiques à la finL'architecture de modèle à grande échelle et complexe des produits industriels doit s'appuyer sur de puissantes capacités informatiques. Lorsque la mémoire sur le terminal de l'appareil est difficile à atteindre, il doit utiliser la formation hors ligne du cloud modèle, puis se déployer sur le terminal de l'appareil ; la transmission des données d'image doit encore ajuster et optimiser les paramètres du modèle pour des cibles de tâches spécifiques, ce qui générera des frais généraux d'ingénierie supplémentaires, et les performances en temps réel sont médiocres.
Il existe de nombreux types de défauts à la surface de l'objet, le mécanisme de génération de défauts est inconnu et la description du défaut est insuffisante ; il est difficile pour le système de vision industrielle d'extraire des caractéristiques des données.
5. Limité par l'économie des coûts et des avantages
Le développement des composants de base du système de vision industrielle tels que les capteurs de vision et le logiciel de vision sous-jacent nécessite un investissement important coût.
Produits de lentilles télécentriques de vision industrielle associés
