1, Што е системот за машинско видување?

Системот за машинска визија е тип на технологија која користи компјутерски алгоритми и опрема за сликање за да им овозможи на машините да ги перцепираат и интерпретираат визуелните информации на ист начин како што тоа го прават луѓето.

Системот се состои од неколку компоненти како што се камери, сензори за слика, леќи, осветлување, процесори и софтвер. Овие компоненти работат заедно за да доловат и анализираат визуелни податоци, овозможувајќи и на машината да донесува одлуки или да презема активности врз основа на анализираните информации.

Систем за машинска визија

Системите за машинско гледање се користат во различни апликации како што се производството, роботиката, контролата на квалитетот, надзорот и медицинските слики. Тие можат да вршат задачи како што се препознавање предмети, откривање дефекти, мерење и идентификација, кои се тешки или невозможни за луѓето да ги извршуваат со иста точност и доследност.

2, Петте главни компоненти на системот за машинско видување се:

• Хардвер за сликање: Ова ги вклучува камерите, леќите, филтрите и системите за осветлување, кои доловуваат визуелни податоци од предметот или сцената што се прегледува.
• Софтвер за обработка на слики:Овој софтвер ги обработува визуелните податоци заробени од хардверот за сликање и извлекува значајни информации од него. Софтверот користи алгоритми како што се откривање на рабовите, сегментација и препознавање на шаблони за да ги анализира податоците.
• Анализа и интерпретација на сликата: Штом софтверот за обработка на слики ќе ги извлече релевантните информации, системот за машинска визија ги користи овие податоци за да донесува одлуки или да преземе дејствија врз основа на конкретната апликација. Ова вклучува задачи како што се идентификување дефекти на производот, броење предмети или читање текст.
• Комуникациски интерфејси:Системите за машинско гледање честопати треба да комуницираат со други машини или системи за да завршат некоја задача. Комуникациските интерфејси како што се Ethernet, USB и RS232 му овозможуваат на системот да пренесува податоци на други уреди или да прима команди.
• Iинтеграција со други системи: Системите за машинско гледање може да се интегрираат со други системи како што се роботи, транспортери или бази на податоци за да формираат целосно автоматизирано решение. Оваа интеграција може да се постигне преку софтверски интерфејси или програмабилни логички контролери (PLC).

3,Каков вид на леќи се користи во системите за машинско видување?

Системите за машинско гледање обично користат леќи специјално дизајнирани за индустриски или научни апликации. Овие леќи се оптимизирани за квалитет на слика, острина и контраст и се направени да издржат сурови средини и честа употреба.

Постојат неколку видови на леќи кои се користат во системите за машинско видување, вклучувајќи:

• Леќи со фиксна фокусна должина: Овие леќи имаат фиксна фокусна должина и не може да се прилагодат. Тие обично се користат во апликации каде растојанието и големината на објектот се константни.
•  Леќи за зумирање: Овие леќи можат да ја приспособат фокусната должина, овозможувајќи му на корисникот да го промени зголемувањето на сликата. Тие се користат во апликации каде што големината и растојанието на објектот се разликуваат.
• Телецентрични леќи: Овие леќи одржуваат постојано зголемување без оглед на растојанието на објектот, што ги прави идеални за мерење или проверка на предмети со голема точност.
• Широкоаголни леќи: Овие леќи имаат поголемо видно поле од стандардните леќи, што ги прави идеални за апликации каде што треба да се сними поголема површина.
• Макро леќи: Овие леќи се користат за слики одблиску на мали предмети или детали.

Изборот на објектив зависи од специфичната апликација и саканиот квалитет на сликата, резолуцијата и зголемувањето.

4,Какоtoизберете леќа за камера за машинско гледање?

Изборот на вистинската леќа за камера за машинско гледање е од клучно значење за да се обезбеди најдобар можен квалитет и прецизност на сликата за вашата апликација. Еве неколку фактори што треба да се земат предвид при изборот на објектив:

• Големина на сензорот за слика: Објективот што ќе го изберете мора да биде компатибилен со големината на сензорот за слика во вашиот фотоапарат. Користењето објектив што не е оптимизиран за големината на сензорот за слика може да резултира со искривени или заматени слики.
• Поле на гледање: Објективот треба да го обезбеди посакуваното видно поле за вашата апликација. Ако ви треба поголема површина за снимање, можеби е неопходна леќа со поширок агол.

Видното поле на леќата на камерата

• Работно растојание: Растојанието помеѓу објективот и предметот што се слика се нарекува работно растојание. Во зависност од апликацијата, може да биде потребен објектив со пократко или подолго работно растојание.

Работното растојание

• Зголемување: Зголемувањето на објективот одредува колку голем објект се појавува на сликата. Потребното зголемување ќе зависи од големината и деталите на објектот што се слика.
• Длабочина на полето: Длабочината на полето е опсегот на растојанија што се во фокус на сликата. Во зависност од апликацијата, можеби е потребна поголема или помала длабочина на поле.

Длабочината на полето

• Услови на осветлување: Објективот треба да биде оптимизиран за условите на осветлување во вашата апликација. На пример, ако работите во услови на слаба осветленост, можеби е неопходен леќа со поголема бленда.
• Фактори на животната средина: Објективот треба да може да ги издржи факторите на животната средина во вашата апликација, како што се температурата, влажноста и вибрациите.

Разгледувањето на овие фактори може да ви помогне да го изберете вистинскиот објектив за камерата за машинско гледање и да обезбедите најдобар можен квалитет и прецизност на сликата за вашата апликација.