Last updated: 18 July 2025

Wat is machine vision?

Zoals we graag zeggen is machine vision de ogen van een machine, alsof je een machine een menselijk oog geeft, maar dan veel nauwkeuriger en sneller. Machine vision stelt machines in staat om te zien door gebruik te maken van machine vision camera's en computersoftware die de opgenomen beelden analyseert, waardoor objecten kunnen worden herkend, metingen kunnen worden gedaan en beslissingen kunnen worden genomen op basis van wat de machine ziet.

Geschiedenis van machine vision

1950

Machine vision begon met vroeg computer vision-onderzoek dat zich richtte op het begrijpen en nabootsen van menselijk zicht in machines.
1960

Tweedimensionale beeldvorming werd ontwikkeld voor statistische patroonherkenning. Studies beginnen voor 3D-machine vision.
1970

Eerste praktische toepassingen zoals inspecties en kwaliteitscontrole, gespecialiseerde hardware kwam op, patroonherkenning werd verfijnder.
1980

OCR-systemen, geautomatiseerde inspecties werden steeds meer gebruikt. CCD-camera's werden gemeengoed, waardoor beelden van hogere kwaliteit mogelijk werden. Vision-software begon zich te ontwikkelen. Meer toegankelijke vision-systemen.
1990

Integratie van machine vision met robotica, ontwikkeling van geavanceerdere automatiseringssystemen. Integratie van machine vision en kunstmatige intelligentie begon op te komen.
2000

Vooruitgang cameratechnologie, opkomst van deep learning. Machine vision wordt nu op grote schaal gebruikt in industrieën zoals de auto-industrie, gezondheidszorg, landbouw, beveiliging, enz.

Belangrijkste onderdelen van een machine vision-systeem

Het hart van een machine vision systeem is natuurlijk de camera, maar zonder deze andere componenten zou het systeem niet compleet zijn:

Machine Vision Camera - De beschermende behuizing met een lens mount, een beeldsensor, een processor, vermogenselektronica en een communicatie-interface.
Machine Vision lens - Stelt de camera in staat een duidelijk beeld vast te leggen van wat u wilt zien.
Industriële kabel - Afhankelijk van je interface, zal de kabel de camera van stroom voorzien en de gegevens overbrengen. Andere kabels kunnen worden gebruikt om verlichting te activeren.
Machine Vision verlichting - Wanneer de camera een beeld van een object vastlegt, registreert hij het licht dat door dit object wordt gereflecteerd. De hoeveelheid licht die wordt geabsorbeerd of gereflecteerd hangt af van het oppervlak van het object, of het doorschijnend, ondoorzichtig of transparant is.
Behuizing en accessoires - We hebben een geweldige IP67 camerabehuizing voor zware omstandigheden en we hebben ook verschillende accessoires voor speciale projecten.
Computer Vision Software - Terwijl de hardware verantwoordelijk is voor het vastleggen van het beeld en het verzenden ervan naar de host-pc, is de vision-software verantwoordelijk voor het analyseren van de vastgelegde gegevens en het interpreteren ervan om een specifieke taak uit te voeren.

Hier bij VA Imaging bieden we alles wat u nodig hebt uit één vertrouwde bron. De workflow van een machine vision systeem bestaat uit het vastleggen en voorbewerken van beelden, het analyseren en extraheren van kenmerken, het nemen van beslissingen en het genereren van output, evenals het integreren hiervan met andere systemen zoals PLC's en robotica.

Core technologieën achter machine vision

Machine-learning en kunstmatige intelligentie

Door AI en Machine Vision samen te gebruiken, wordt de automatisering verbeterd, de efficiëntie verhoogd en de kwaliteitscontrole verbeterd. AI is eenvoudiger te integreren, upgraden is ook eenvoudiger. Vision AI en machine learning kunnen de prijs verlagen, de kwaliteit verbeteren en uiteindelijk winstgevender zijn.

Deep Learning Technieken

Deep Learning kan de toegankelijkheid en effectiviteit van machine vision-systemen verbeteren. Deep Learning kan vormen, patronen en specifieke objecten in een afbeelding identificeren die vervolgens de gegevens verwerken, kenmerken extraheren en snelle en betrouwbare beslissingen nemen.

Enkele Machine Vision-toepassingen

Kwaliteitscontrole en detectie van defecten: Onze hogeresolutiecamera's hebben het voordeel dat ze een beeld verwerken dat oppervlaktedefecten, anomalieën, dimensionale variaties, enz. identificeert.
Robotica en geleiding: Met machine vision kunnen we robots begeleiden die vervolgens complexe en nauwkeurige taken uitvoeren, zoals pick-and-place, assemblage of lassen. Ze kunnen ook helpen bij de geleiding door posities aan te passen.
Barcode lezen en optische tekenherkenning: Machine Vision kan barcodes, QR-codes, serienummers lezen en decoderen, maar ook teksten, tekens en symbolen nauwkeurig herkennen. Dit vermindert fouten en verbetert de efficiëntie.
Medische beeldvorming en diagnostiek: Deze toepassing kan aandoeningen helpen detecteren door beelden zoals röntgenstralen of verschillende soorten scans te lezen.

Dit zijn slechts enkele van de vele machine vision-toepassingen die we kunnen ondersteunen. In de volgende link: Machine Vision-oplossingen en -toepassingen. Kunt u vele andere toepassingen vinden zoals golf- en andere sportanalyses, veiligheidsinspecties, objectdetecties, en nog vele anderen.

Conclusie

Concluderend kunnen we zeggen dat machine vision de geavanceerde technologie is waarmee machines visuele gegevens kunnen zien en begrijpen, vergelijkbaar met ons menselijk zicht. Het heeft een breed scala aan toepassingen in verschillende industrieën die zijn getransformeerd door het automatiseren van taken zoals objectherkenning, inspectie en kwaliteitscontrole. Het gebruik van machine vision is een krachtig hulpmiddel dat de efficiëntie, productiviteit en nauwkeurigheid heeft verbeterd. Naarmate de technologie voortschrijdt, zal machine vision zich ook blijven ontwikkelen en de huidige mogelijkheden uitbreiden, waardoor het een essentieel onderdeel wordt van moderne industriële en technologische innovatie.