Статья
Машинное зрение на основе обработки изображений
Если говорить совсем просто, машинное зрение на основе обработки изображений — это способность процессора видеть окружающую обстановку. Стоит отметить, что термин «машинное зрение» используется в основном для промышленного применения этой способности. Человеческий глаз чувствителен к электромагнитным волнам в диапазоне 390–770 нанометров (нм). Однако датчики изображения охватывают более широкий спектральный диапазон, чем человеческий глаз. Например, системы машинного зрения могут работать в инфракрасном (IR), ультрафиолетовом (UV) или рентгеновском диапазоне, который человеческий глаз заведомо не воспринимает. В системе машинного зрения детектор изображения или камера видит объект или окружающую обстановку. Вычислительное оборудование — компьютер, DSP или FPGA — служит платформой для обработки. Затем изображение обрабатывается специальными программными алгоритмами. Конечным результатом работы системы машинного зрения может быть, например, точное управление роботом, собирающим определённое изделие. Камера, оптика и освещение — важнейшие элементы любой системы машинного зрения. Если грамотно сочетать эти элементы, зачастую можно значительно упростить процессор и алгоритмы обработки. Предположим, например, что нужно измерить длину спичечного коробка. Если спроецировать на коробок линейный лазер, вы увидите красную линию с очень высоким контрастом. На краях коробка эта линия прерывается. Допустим, угол лазера таков, что линия на изображении выглядит строго горизонтальной. В этом случае достаточно применить к изображению порог и бинаризацию. Затем длина коробка измеряется простым алгоритмом в FPGA. Главное преимущество системы машинного зрения в том, что она не устаёт и её точность со временем не снижается. Это повышает качество продукции, снижает производственные затраты и в итоге увеличивает удовлетворённость клиентов.
Некоторые области применения машинного зрения:
- Анализ электронного оборудования
- Распознавание подписей
- Распознавание символов
- Распознавание автомобильных номеров
- Распознавание рукописного текста
- Распознавание объектов
- Распознавание образов
- Контроль качества материалов
- Проверка банкнот
- Анализ медицинских изображений
- Обнаружение лиц и улыбок
Некоторые области применения машинного зрения
Раса Андишан Моудж Пардаз гордится тем, что является одним из первых производителей различных линейных CCD-детекторов и матричных камерах и обеспечивает всё необходимое для лабораторных, коммерческих и промышленных задач под маркой «Сделано в Иране».
Выбор камеры — первый шаг в проектировании любой системы машинного зрения. Матричные камеры в каждом кадре формируют полное изображение поля зрения. Линейные камеры одновременно захватывают только одну строку. Они гораздо лучше подходят для обработки изображений движущихся объектов.
Раса Андишан разрабатывает и производит камеры обоих типов. Матричные камеры компании применяются для считывания автомобильных номеров, в анемометрии по изображениям частиц (PIV) и в машинном зрении. Все камеры Раса Андишан поддерживают внешний запуск. Модели смотрите на странице Камера для обработки изображений . Статья «Машинное зрение» в Википедии также даёт полное представление об этой области.