된 사진에서 데이터를 추출하는 프로그래밍 방식입니다. 일반적인 머신 비전 조건은 많은 품목이 영리한 카메라 앞에서 라인을 따라 스트리밍되는 조립 생산 라인입니다. 생산자는 인간 컨트롤러가 아닌 머신 비전 프레임워크를 활용합니다. 더 빠르고, 더 안정적이며, 마모되지 않기 때문입니다. 카메라는 컴퓨터화된 사진을 포착하여 미리 정의된 기준 세트와 비교 분석합니다. 기준이 충족되는 경우 항의를 계속할 수 있습니다. 충족되지 않는 경우 항의는 검토를 용이하게 하기 위해 생산 라인에서 다시 리디렉션됩니다 코웨이현금지원.

머신 비전은 보기 어려울 수 있으므로, 여기 극히 필수적인 예를 들어보겠습니다. 여러분이 음료 생산자라고 가정해 보겠습니다. 일반적으로, 여러분은 인간 감사원이 세대 라인을 따라 이동하는 엄청난 수의 용기를 감시할 것입니다. 노동자들은 각 용기의 윗부분이 정확하게 고정되었는지, 모든 이름이 똑바로 정렬되어 있고 올바른 데이터가 포함되어 있는지, 그리고 각 주전자가 적절한 수준까지 채워졌는지 보장해야 합니다. 머신 비전을 사용하면 이 지루한 전체 프로세스를 컴퓨터화하여 더 빠르고, 더 능숙하고, 더 수익성 있게 만들 수 있습니다.

머신 비전 시스템의 구성 요소는 무엇입니까?

머신 비전은 로봇과 함께 집중적으로 활용되어 로봇의 실행 가능성을 확장하고 사업에 대한 인센티브를 전반적으로 제공합니다. 이런 종류의 로봇은 “손” 위치에 장착된 카메라가 있는 인간의 팔을 닮았습니다. 카메라는 로봇의 “눈” 역할을 하며 지정된 작업을 완료하도록 지시합니다. (로봇에 머신 비전 카메라를 통합하는 것에 대한 이전 블로그를 방문하여 자세한 정보를 확인하세요.)

머신 비전 프레임워크에는 개별 세그먼트로 설계하거나 단독의 밝은 카메라로 조정할 수 있는 5가지 핵심 세그먼트가 있습니다. 올바른 설계는 애플리케이션과 그 다방면의 품질에 달려 있습니다. 5가지 핵심 세그먼트는 다음과 같습니다.

조명 – 머신 비전 프레임워크의 이 기본적인 부분은 검토할 부분을 밝혀 하이라이트가 드러나도록 하여 비전 프레임워크가 상황에 맞게 최대한 명확하게 볼 수 있도록 합니다.

초점 – 사진을 포착하여 센서에 빛으로 보여줍니다.

센서 – 프로세서가 분석할 수 있도록 빛을 고급 사진으로 변환합니다.

비전 처리 – 그림을 조사하고 필요한 데이터를 집중시키는 계산으로 구성됩니다.

서신 – 이후의 정보는 가치 있는 방식으로 세상에 전달됩니다.

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