1. Wat is het machine vision-systeem?

Een machine vision-systeem is een soort technologie die computeralgoritmen en beeldapparatuur gebruikt om machines in staat te stellen visuele informatie op dezelfde manier waar te nemen en te interpreteren als mensen.

Het systeem bestaat uit verschillende componenten zoals camera's, beeldsensoren, lenzen, verlichting, processors en software. Deze componenten werken samen om visuele gegevens vast te leggen en te analyseren, waardoor de machine beslissingen kan nemen of acties kan ondernemen op basis van de geanalyseerde informatie.

Een machinevisiesysteem

Machine vision-systemen worden gebruikt in een verscheidenheid aan toepassingen, zoals productie, robotica, kwaliteitscontrole, bewaking en medische beeldvorming. Ze kunnen taken uitvoeren zoals objectherkenning, defectdetectie, meting en identificatie, die voor mensen moeilijk of onmogelijk zijn om met dezelfde nauwkeurigheid en consistentie uit te voeren.

2. De vijf belangrijkste componenten van een machine vision-systeem zijn:

• Beeldhardware: Dit omvat camera's, lenzen, filters en verlichtingssystemen, die visuele gegevens vastleggen van het object of de scène die wordt geïnspecteerd.
• Beeldverwerkingssoftware:Deze software verwerkt de visuele gegevens die door de beeldhardware zijn vastgelegd en haalt er zinvolle informatie uit. De software maakt gebruik van algoritmen zoals randdetectie, segmentatie en patroonherkenning om de gegevens te analyseren.
• Beeldanalyse en interpretatie: Zodra de beeldverwerkingssoftware de relevante informatie heeft opgehaald, gebruikt het machine vision-systeem deze gegevens om beslissingen te nemen of acties te ondernemen op basis van de specifieke toepassing. Dit omvat taken zoals het identificeren van defecten in een product, het tellen van objecten of het lezen van tekst.
• Communicatie-interfaces:Machine vision-systemen moeten vaak communiceren met andere machines of systemen om een ​​taak te voltooien. Communicatie-interfaces zoals Ethernet, USB en RS232 zorgen ervoor dat het systeem gegevens naar andere apparaten kan overbrengen of opdrachten kan ontvangen.
• IIntegratie met andere systemen: Machine vision-systemen kunnen worden geïntegreerd met andere systemen zoals robots, transportbanden of databases om een ​​volledig geautomatiseerde oplossing te vormen. Deze integratie kan worden bereikt via software-interfaces of programmeerbare logische controllers (PLC's).

3、Welk soort lens wordt gebruikt in machine vision-systemen?

Machine vision-systemen maken doorgaans gebruik van lenzen die specifiek zijn ontworpen voor industriële of wetenschappelijke toepassingen. Deze lenzen zijn geoptimaliseerd voor beeldkwaliteit, scherpte en contrast, en zijn gebouwd om zware omstandigheden en veelvuldig gebruik te weerstaan.

Er worden verschillende soorten lenzen gebruikt in machine vision-systemen, waaronder:

• Lenzen met vaste brandpuntsafstand: Deze lenzen hebben een vaste brandpuntsafstand en kunnen niet worden aangepast. Ze worden doorgaans gebruikt in toepassingen waarbij de objectafstand en -grootte constant zijn.
•  Zoomlenzen: Deze lenzen kunnen de brandpuntsafstand aanpassen, waardoor de gebruiker de vergroting van het beeld kan wijzigen. Ze worden gebruikt in toepassingen waarbij de objectgrootte en afstand variëren.
• Telecentrische lenzen: Deze lenzen behouden een constante vergroting, ongeacht de objectafstand, waardoor ze ideaal zijn voor het meten of inspecteren van objecten met hoge nauwkeurigheid.
• Groothoeklenzen: Deze lenzen hebben een groter gezichtsveld dan standaardlenzen, waardoor ze ideaal zijn voor toepassingen waarbij een groter gebied moet worden vastgelegd.
• Macro-lenzen: Deze lenzen worden gebruikt voor close-upweergave van kleine objecten of details.

De lenskeuze is afhankelijk van de specifieke toepassing en de gewenste beeldkwaliteit, resolutie en vergroting.

4、Hoetoeen lens kiezen voor machine vision-camera?

Het kiezen van de juiste lens voor een machine vision-camera is van cruciaal belang om de best mogelijke beeldkwaliteit en nauwkeurigheid voor uw toepassing te garanderen. Hier zijn enkele factoren waarmee u rekening moet houden bij het selecteren van een lens:

• Grootte beeldsensor: De lens die u kiest, moet compatibel zijn met het formaat van de beeldsensor in uw camera. Het gebruik van een lens die niet is geoptimaliseerd voor het formaat van de beeldsensor kan resulteren in vervormde of onscherpe beelden.
• Gezichtsveld: De lens moet het gewenste gezichtsveld voor uw toepassing bieden. Als u een groter gebied wilt vastleggen, kan een lens met een grotere hoek nodig zijn.

Gezichtsveld van een cameralens

• Werkafstand: De afstand tussen de lens en het object dat wordt afgebeeld, wordt de werkafstand genoemd. Afhankelijk van de toepassing kan een lens met een kortere of langere werkafstand nodig zijn.

De werkafstand

• Vergroting: De lensvergroting bepaalt hoe groot het object in het beeld verschijnt. De vereiste vergroting is afhankelijk van de grootte en details van het object dat wordt afgebeeld.
• Diepte van het veld: De scherptediepte is het bereik van de afstanden waarop in het beeld scherp is. Afhankelijk van de toepassing kan een grotere of kleinere scherptediepte nodig zijn.

De scherptediepte

• Lichtomstandigheden: De lens moet worden geoptimaliseerd voor de lichtomstandigheden in uw toepassing. Als u bijvoorbeeld bij weinig licht werkt, kan een lens met een groter diafragma nodig zijn.
• Omgevingsfactoren: De lens moet bestand zijn tegen de omgevingsfactoren in uw toepassing, zoals temperatuur, vochtigheid en trillingen.

Door deze factoren in overweging te nemen, kunt u de juiste lens voor uw machine vision-camera kiezen en de best mogelijke beeldkwaliteit en nauwkeurigheid voor uw toepassing garanderen.