マシンビジョンにはどのようなハードウェアが含まれていますか?
さまざまな業界で、画像およびマシン ビジョン技術を使用した産業オートメーションとインテリジェンスに対する需要が広がり始めるにつれ、マシン ビジョンが徐々に産業現場で適用され始めています。
政府の有利な政策により、国内のマシン ビジョン産業は急速に発展しており、中国はマシン ビジョン開発において世界で最も活発な地域の 1 つになりつつあります。我が国のマシンビジョン市場規模は2025年までに246億元に達すると予想されています。マシンビジョンについて詳しく見てみましょう。
マシンビジョンは、画像処理、機械工学技術、制御、電気光源照明、光学イメージング、センサー、アナログおよびデジタルビデオ技術、コンピュータソフトウェアおよびハードウェア技術(画像強調および分析アルゴリズム)を含む総合的な技術です。 、イメージカード、I/Oカードなど)。
典型的なマシン ビジョン アプリケーション システムには、画像キャプチャ、光源システム、画像デジタル化モジュール、デジタル画像処理モジュール、インテリジェントな判断および意思決定モジュール、機械制御実行モジュールが含まれます。
一般に、マシン ビジョンはソフトウェアとハードウェアを組み合わせた総合的なテクノロジーです。画像を処理するソフトウェアと、安定した高品質の画像を提供するハードウェアが必要であり、どちらも同様に重要です。開発者として、私はソフトウェア モジュールには比較的精通していますが、ハードウェア システムに関する知識ベースはあまりありません。この記事では、マシン ビジョンのハードウェア関連リソースの簡単な概要を説明します。興味のある友人は参照してください。
内容の要約:
1. 産業用コンピュータ
産業用コンピュータは PC ホストとして理解できますが、このホストは次の分野で非常に重要です。画像の取得と処理および関連するコントロールとインターフェイスが強化されています。マシンビジョンシステムでは、産業用コンピュータの性能がビジョンシステム全体の処理速度と実行時間に直接影響し、ビジョンシステム全体の鍵となります。産業用コンピュータの選択では、次の 4 つの側面を考慮する必要があります:
1) サイズ
2) 設置方法
3) 構成
--- - --アプリケーションに応じて適切な構成を選択するだけです。
4) インターフェース
------ビジョンシステムにおけるカメラの数、光源コントローラー、接続方法を決定することは非常に重要です。たとえば、システムには 8 台のカメラがあり、4 つの光源を制御する必要がある場合、カメラはネットワーク ケーブルで接続され、光源コントローラは 232 インターフェイスです。このようにして、産業用コンピュータのネットワーク インターフェイスとシリアル ポートの数を増やすことができます。決定した。
2. カメラ
2.1 カメラの種類
ポイントアレイ カメラ/エリア アレイ カメラ
エリアアレイカメラ:ピクセルマトリクス撮影を実現します。カメラで撮影した画像は、画素数ではなく解像度によって細部が決まります。解像度は選択したレンズの焦点距離によって決まります。同じカメラでも、焦点距離が異なるレンズは解像度も異なります。ピクセル数は画像の解像度 (鮮明さ) を決定するものではありません。では、大きなピクセルを備えたカメラにはどのようなメリットがあるのでしょうか?答えは 1 つだけです。ショット数を減らし、テスト速度を上げることです。
ラインスキャンカメラ:その名の通り「ライン」の形をしています。こちらも二次元画像ですが、非常に長いです。長さは数Kですが、幅はわずか数ピクセルです。一般に、この種のカメラは次の 2 つの状況でのみ使用されます。 1. 測定対象の視野は細長いストリップで、主にローラーの検査問題に使用されます。
2. 広大な視野または非常に高い精度が必要です。 2 番目のケース (非常に広い視野または非常に高い精度が必要) では、励起装置を使用してカメラを複数回励起し、複数の写真を撮影し、撮影した複数の「バー」形状の画像を結合する必要があります。巨大な絵に。
したがって、ラインアレイカメラを使用する場合は、ラインアレイカメラに対応したキャプチャカードを使用する必要があります。ラインアレイカメラは高価で、広い視野や高精度な検出の場合、検出速度も遅くなります。一般的なカメラの画像は400K~1M、合成した画像は数Mと大きく、速度 当然遅くなります。ゆっくりとした作業が細かい作業につながります。これら 2 つの理由により、ライン スキャン カメラは非常に特殊な状況でのみ使用されます。
CCDカメラ/CMOSカメラ
CCDカメラは良好な画質と耐ノイズ性を提供しますが、外付け部品を追加するためシステムのサイズは大きくなります。回路をコピーすることで改善できますが、回路設計者はより柔軟に、CCD カメラのいくつかの特別な問題のパフォーマンスを改善することができます。 CCD は、天文学、高精細医療用 X 線画像、および長時間露光が必要で画像ノイズに厳しい要件があるその他のアプリケーションなど、非常に高いカメラ性能を必要とするがコスト管理がそれほど厳しくないアプリケーション分野に適しています。
CMOS カメラには、高歩留まり、高集積、低消費電力、低価格という利点があります。ただし、画像自体にはノイズが多く含まれています。現在の CMOS テクノロジーは開発を続けており、初期の欠点の多くが克服され、画質の点で CCD テクノロジーと競合できるレベルまで発展しました。
CMOS は、小さなスペース、小さな体積、低消費電力を必要とするが、特に高い画像ノイズや品質要件を必要としないアプリケーションに適しています。ほとんどの補助照明産業用検査アプリケーション、セキュリティ アプリケーション、およびほとんどの民生用商用デジタル カメラなど。現在、CCD 産業用カメラは依然として外観検査ソリューションにおいて支配的な地位を占めています。
2.2 解決策
カメラが画像を収集するたびのピクセル数は、通常、光電センサーのターゲット面に配置されたピクセル数に対応します。解像度の選択も、使用シナリオと精度要件に基づいて決定する必要があります。高ければ高いほど良いというわけではありません。
2.3 ピクセル深度
ピクセル データあたりのビット数。一般的なものは 8 ビット、10 ビット、12 ビットです。解像度とピクセル深度によって画像のサイズが決まります。たとえば、ピクセル深度が 8 ビットの 500 万ピクセルの場合、画像全体は 500 万 * 8/1024/1024=37M (1024Byte=1KB、1024KB=1M) になります。ピクセル深度を増やすと測定精度が向上しますが、システムの速度も低下し、システムの統合がより困難になります(ケーブルの増加、サイズの大型化など)。
2.4 フレーム レート
カメラが画像を収集して送信する速度。エリア アレイ カメラの場合、通常は 1 秒あたりに収集されるフレーム数 (フレーム/ライン アレイ カメラの場合、通常は 1 秒あたりに収集されるフレーム数 (フレーム/秒) です。カメラは 1 秒あたりのライン数 (HZ) をキャプチャします。フレーム レートの選択は、動的なシーンを考慮する必要があります捕らえられている。
2.5 露光
産業用ラインスキャンカメラはラインバイライン露光方式で、固定ライン周波数と外部トリガ同期を選択でき、露光時間は調整可能です。ライン周期を一定にするか、固定時間を設定することができます。エリア スキャン カメラには、フレーム露光、フィールド露光、ローリング露光などのいくつかの一般的な方法があります。産業用デジタル カメラは、一般に外部トリガ取得の機能を提供し、シャッター スピードは一般的に設定できます。 10msに達します ハイスピードカメラ より速くなります。
2.6 ノイズ
ノイズとは、イメージング プロセス中に収集されることが期待されない、実際のイメージング ターゲットの外側にある信号を指します。一般的に、どのカメラにも存在する有効信号に起因する撮影ノイズと、信号とは無関係でカメラ自体が固有に持つノイズに大別されます。イメージセンサーの読み出し回路やカメラの信号処理、増幅回路などに起因する固有ノイズが原因であり、カメラごとに固有ノイズが異なります。
2.7 開発インターフェイス
カメラを使用したビジュアル プロジェクトの開発では、一般にカメラ制御 (写真、ビデオ録画、保存、パラメータ設定など) が不可欠です。メーカーは制御デモを提供し、開発中に制御機能をプロジェクトに適用する必要があります。
3. レンズ
カメラとレンズは一般的に一致します。レンズの選択は主に画像の視距離を考慮します。レンズの選択手順は次のとおりです:
1)近距離 辺 E=B/C に対応するピクセル数、カメラの長辺と短辺のピクセル数は E より大きくなければなりません;
2) ピクセル サイズ = 製品の短辺サイズ B/選択したカメラの短辺のピクセル番号
3) 倍率 = 選択したカメラ チップのショート フィルム サイズ/カメラの短辺の視野範囲
4) 分解可能製品精度 = 画素サイズ/倍率 (C より小さいかどうかを判定)
5) 対物レンズの焦点距離 = 作動距離/(1 1/倍率) 単位: mm
6)画像面の解像度は 1/(2×0.1×倍率) より大きくなければなりません。単位: lp/mm
選択したレンズの CCD サイズはカメラの CCD サイズ以上である必要があります。また、取付ベースがC型、CS型、F型インターフェースのどれであるか、レンズの作動距離、十分なスペースがあるかなども考慮する必要があります。レンズの選択がまだわからない場合は、メーカーのテクニカル サポートに相談し、アプリケーション シナリオに基づいて適切なレンズをメーカーに推奨してもらうことができます。
4. 光源
補助光はマシン ビジョンで必要な操作です。単純にカメラの露光時間を長くすると、画像のノイズが増加し、画像の品質が低下します。適切な光源を選択する必要があります。光源の選択は、光源ランプと光源コントローラーの 2 つの部分に分かれています。
4.1 光源ランプ
ビジョン業界では広く使用されており、適切な光源を選択する必要があるため、マシン ビジョンにも幅広い光源が用意されています。特定のプロジェクトに応じた光源を使用すると、望ましい効果が得られます。
一般的な光源ランプの種類は次のとおりで、プロジェクトに応じて選択できます。コントローラーはテスト環境用です。照明を提供する企業は通常、指定された出力ポートの点灯または消灯を制御する開発インターフェイスを提供します。これは主にカメラと連携して要件を満たす画像をソフトウェアに提供するためです。5. 物理環境
マシン ビジョン システムには、カメラ、光源、テスト対象の配置などの問題を含む、テスト環境に対する比較的高い要件があります。安定した高性能な画質を提供します。テスト環境は専門機関による設計が必要な場合もありますが、簡単な実験環境であれば、オンラインで実験用ブラケットを購入できます。以上がマシンビジョンにはどのようなハードウェアが含まれていますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

メモ帳++7.3.1
使いやすく無料のコードエディター

SublimeText3 中国語版
中国語版、とても使いやすい

ゼンドスタジオ 13.0.1
強力な PHP 統合開発環境

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

SublimeText3 Mac版
神レベルのコード編集ソフト(SublimeText3)

ホットトピック











科学技術の継続的な発展に伴い、マシンビジョン技術は産業オートメーション、医療診断、セキュリティ監視などのさまざまな分野で広く使用されています。人気のあるプログラミング言語として、Java はマシン ビジョンの分野でも重要な用途を持っています。この記事では、Java ベースのマシン ビジョンの実践と関連手法を紹介します。 1. マシンビジョンにおける Java の応用 Java は、クロスプラットフォームのプログラミング言語として、クロスオペレーティングシステム、容易なメンテナンス、および高いスケーラビリティという利点を備えており、マシンビジョンアプリケーションに対して一定の利点を持っています。ジャワ

さまざまな業界で、画像およびマシン ビジョン技術を使用した産業オートメーションとインテリジェンスに対する需要が広がり始めており、マシン ビジョンが徐々に産業現場に適用され始めています。政府の有利な政策により、国内のマシンビジョン産業は急速に発展しており、中国はマシンビジョン開発において世界で最も活発な地域の一つになりつつあります。我が国のマシンビジョン市場規模は2025年までに246億元に達すると予想されています。マシンビジョンについて詳しく見てみましょう。マシンビジョンは、画像処理、機械工学技術、制御、電気光源照明、光学イメージング、センサー、アナログおよびデジタルビデオ技術、コンピュータソフトウェアおよびハードウェア技術(画像強調および分析アルゴリズム、イメージカード、I/ Oカードなど)。典型的なマシン ビジョン アプリケーション システムには、画像キャプチャ、光源システム、画像が含まれます。

C++ でマシン ビジョン アルゴリズムとオブジェクト認識を実装するにはどうすればよいですか?はじめに: 人工知能の継続的な開発と応用により、マシンビジョン技術は自動運転、セキュリティ監視、医療画像処理などのさまざまな分野で広く使用されています。その中でも、C++ は広く使用されているプログラミング言語であり、コンパイル効率が高く、柔軟性が高いという特徴があり、マシン ビジョン アルゴリズムの実装に徐々に使用される言語になりました。この記事では、C++ を使用してマシン ビジョン アルゴリズムとオブジェクト認識を実装する方法をコード例を添付して紹介します。

GroundSAM の人気を受けて、IDEA Research Institute チームは新しい作品を携えて戻ってきました。新しいビジュアル プロンプト (VisualPrompt) モデル T-Rex は、画像を使用して画像を認識し、箱から出してすぐに使用でき、新しい世界を開きます。オープンセット検出の!フレームを引いて確認して完成!閉幕したばかりの2023年のIDEAカンファレンスで、IDEA研究所の創設会長で国家工程院の外国人学者でもある沈祥陽氏は、視覚的な合図に基づく新しい目標検出体験をデモンストレーションし、新しい目標のモデル実験室(遊び場)を公開した。視覚キュー モデル T-Rex )、InteractiveVisualPrompt (iVP) は、現場で裁判のクライマックスの波を引き起こします。 iVP では、ユーザーは個人的に「

最近、先進ロボティクスおよび先進ロボット産業研究所(GGII)が主催する2023年マシンビジョンテクノロジーおよびアプリケーションサミットが深センで盛大に開催されました。 Ling Yunguang は、「革新的なビジョン ソリューションによるインテリジェント製造の実現」に関する基調講演を行い、「2023 マシン ビジョン インダストリー チェーン トップ 30」賞を受賞しました。 Lingyun Optical Solutions のディレクターである Yao Mingru 氏は、「TWh」時代のインテリジェント製造のニーズは、インテリジェントな生産、インテリジェントな検査、インテリジェントな管理であり、産業用ビジョンの分野における世界的な問題は、不安定な欠陥検出と、 「省力化」戦略 それは明白ではなく、データの価値を反映するのは困難です。「TWh」時代のパワーバッテリーのスマート製造により、より正確で、より信頼性が高く、よりインテリジェントな目視検査の新しい要件が提示されます。 。将来的には、ビッグデータとクラウドコンピューティング技術の支援により、産業生産が実現されます。

マシン ビジョン (MV) は、産業用機械がタスクを「見て」分析し、システムが認識した内容に基づいて迅速な意思決定を行うことを可能にするテクノロジーを使用します。 MV は急速にオートメーションの最も中核となるテクノロジーの 1 つになりつつあります。このテクノロジーが現在、機械学習 (ML) と統合されてインダストリー 4.0 への移行を主導していることを考えると、特にエッジにおいてはその可能性は膨大です。 ABI Research は、2027 年までにカメラ システムの総出荷台数が 1 億 9,700 万台に達し、収益が 350 億ドルに達すると予測しています。 「単純なタスクを自動化できる機械から、長期的な最適化のために要素を『見る』ことができる自律型機械への移行は、新たなレベルの産業革新を推進します。これが、ML が MV (コンピューター ビジョンとも呼ばれます) に提供する革新です。」ABIResear

Javaは現在世界で最も広く使用されているプログラミング言語の1つであり、マシンビジョンや画像認識技術も近年注目を集めている分野の1つです。この記事では、Java を使用してマシン ビジョンおよび画像認識テクノロジを実装する方法を検討し、理論的基礎と実際のアプリケーションを紹介します。 1. マシンビジョン・画像認識技術の紹介 マシンビジョン・画像認識技術とは、コンピュータやデジタル信号処理技術により画像をデジタル信号に変換し、デジタル処理・解析を行い、最終的に画像の自動認識・解析を実現する技術です。それ

ここ数年、マシン ビジョンやパターン認識など、さまざまな分野で Go 言語の使用が徐々に増加しています。 Go 言語は、その同時実行性、シンプルさ、使いやすさで広く人気があります。この記事では、マシン ビジョンとパターン認識で Go 言語を使用する利点と、Go を使用してこれらのアプリケーションを実装する方法について説明します。 Go 同時実行性の利点 Go 言語の同時実行性は、その最大の利点の 1 つです。 Go は他の言語と比較して、効率的な同時処理を容易に実現できます。これはマシンビジョンやパターン認識に応用できます。
