Wat is machine vision?
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:
- Industriële Camera - De beschermende behuizing met een lensvatting, een beeldsensor, een processor, vermogenselektronica en een communicatie-interface.
- Machine Vision Lens - Hiermee kan de camera een helder beeld vastleggen van wat u wilt zien.
- Industriële Kabel - Afhankelijk van uw interface voorziet de kabel de camera van stroom en draagt deze de data over. Andere kabels kunnen worden gebruikt voor het aansturen van verlichting.
- Machine Vision Verlichting - Wanneer de camera een beeld van een object vastlegt, legt deze het door dit object gereflecteerde licht vast. De hoeveelheid licht die wordt geabsorbeerd of gereflecteerd, hangt af van het oppervlak van het object en of dit doorschijnend, ondoorzichtig of transparant is.
- Behuizing en Accessoires - Wij bieden een uitstekende IP67-camerabehuizing voor zware omstandigheden en beschikken ook over 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 data en het interpreteren ervan om een specifieke taak uit te voeren.
Bij VA Imaging bieden wij alles wat u nodig hebt vanuit één betrouwbare bron. De workflow van een machine vision-systeem omvat beeldvastlegging en voorverwerking, kenmerkanalyse en -extractie, besluitvorming en uitvoergeneratie, evenals de integratie 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 defectdetectie: Onze camera's met hoge resolutie hebben het voordeel dat zij een beeld verwerken waarmee oppervlaktedefecten, afwijkingen, maatvariaties enz. kunnen worden geïdentificeerd.
- Robotica en geleiding: Met machine vision kunnen we robots geleiden die vervolgens complexe, nauwkeurige taken uitvoeren, zoals pick-and-place, assemblage of lassen. Ze kunnen ook helpen bij de geleiding door posities aan te passen.
- Barcodelezen en optische tekenherkenning: Machine Vision kan barcodes lezen en decoderen, QR-codes, serienummers en teksten, tekens en symbolen nauwkeurig herkennen. Dit vermindert fouten en verbetert de efficiëntie.
- Medische imaging en diagnostiek: Deze applicatie kan helpen aandoeningen te detecteren door beelden te lezen, zoals röntgenfoto's of verschillende soorten scans.
Dit zijn slechts enkele van de vele machine vision applicaties die we kunnen ondersteunen. Via de volgende link: Machine Vision Solutions & Applicaties. U vindt vele andere applicaties, zoals analyse van golf en andere sporten, veiligheidsinspecties, objectdetectie en vele andere.
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.