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Vergleich zwischen maschinellem Sehen und menschlichem Sehen

Vergleich zwischen maschinellem Sehen und menschlichem Sehen


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Ich hoffe, dies ist der richtige Stackexchange, um diese Frage zu stellen.

Ich versuche zu wissen: Wie ist der aktuelle Wissensstand über das menschliche Sehen und die Mustererkennung?

Genauer,

  1. Wie liest das menschliche Auge Signale von den Zapfenzellen? Ist es Zeile für Zeile, Spalte für Spalte wie ein Computer? oder oder passiert da noch was anderes?
  2. Sucht das menschliche Auge beim Erkennen beispielsweise einer Kante oder einer verbundenen Komponente weiter Zeile für Zeile? oder springt es sofort zum nächsten Nachbarn? Sind menschliche Kegelzellen in einem rechteckigen Gitter mit 8 Nachbarn pro Kegel außer für die Kanten angeordnet? (meine Vermutung ist nein). Wie werden dann die Nachbarn angesprochen? Tritt eine Somerace-Bedingung auf?

Wie Sie sehen, bin ich kein Biologe, sondern ein Physiker, der mit Computer Vision arbeitet. Ich habe mäßige Kenntnisse der Anatomie, bin aber lernbereit.

Dankeschön


Dies ist eine möglicherweise sehr weit gefasste Frage, aber ich werde versuchen, eine einfache Antwort zu geben, die die größten Missverständnisse ausräumt.

Zuallererst ist das Sehen von Tieren (und das Gehirn im Allgemeinen) massiv parallel. Es kann einige serielle Verarbeitungsschritte geben, aber diese sind auch massiv parallel. Computer müssen Informationen in stereotype Operationen verarbeiten, die auf einer CPU ausgeführt werden können. Das Gehirn hat für jeden Punkt im Raum eine eigene dedizierte Maschinerie für das frühe Sehen, so dass es nicht erforderlich ist, einzelne "Linien" oder Punkte nacheinander zu verarbeiten: Alles geschieht auf einmal.

Photorezeptor-Inputs werden in retinalen Ganglienzellen in Zentrum-Surround-Empfangsfelder umgewandelt, wo Licht in der Mitte erregt und Licht in der Umgebung unterdrückt (ON-Center-Zellen) oder umgekehrt (OFF-Center-Zellen). Diese rezeptiven Felder werden dann zum Thalamus (dem Nucleus geniculatum laterale) und von dort zum primären visuellen Kortex V1 übertragen.

Sie können dann viele dieser kreisförmigen rezeptiven Felder kombinieren, um gerade Kanten wie folgt zu erkennen:

Von https://grey.colorado.edu/CompCogNeuro/index.php/CCNBook/Perception

Die Zellen in V1, die auf diese "Kanten" reagieren, werden "einfache Zellen" genannt; es gibt auch "komplexe Zellen", die kompliziertere rezeptive Felder und andere Empfindlichkeiten wie Bewegung und Farbe haben. Einige Computer-Vision-Strategien erzeugen am Ende rezeptive Felder, die denen in frühen visuellen Bereichen sehr ähnlich sehen, den frühesten, die aus Gauß-gefilterten Sinuswellen aufgebaut sind.

Ab V1 gibt es visuelle Bereiche höherer Ordnung, die auf Dinge wie Formen, Bewegung, optische Strömung usw. reagieren.

Grundlegende neurowissenschaftliche Lehrbücher enthalten in der Regel viele Informationen über das frühe visuelle System, Purves Neuroscience ist ein gutes Beispiel, jede Ausgabe ist in Ordnung:

Purves, D., Augustine, G.J., Fitzpatrick, D., Hall, W.C., LaMantia, A.S., McNamara, J.O. & White, L.E. (2014). Neurowissenschaften, 2008. De Boeck, Sinauer, Sunderland, Mass.


Abstrakt

In der vorliegenden Studie wurde ein bildverarbeitungsbasiertes Online-Sortiersystem entwickelt, mit dem Ziel, Dattelfrüchte (Berhee CV.) nach verschiedenen Reifegraden, nämlich Khalal, Rotab und Tamar, zu sortieren, um den Anforderungen der Verbraucher gerecht zu werden. Das System besteht aus einer Fördereinheit, einer Beleuchtungs- und Erfassungseinheit und einer Sortiereinheit. Aus den bereitgestellten Proben wurden physikalische und mechanische Merkmale extrahiert und der Erkennungsalgorithmus entsprechend ausgelegt. Zur Erkennung von Datumsproben wurde ein auf Farbmerkmalen basierender Index definiert. Dattelfrüchte wurden hintereinander auf einem Förderband zugeführt. In der Mitte des Sichtfeldes der Kamera wurde ein Schnappschuss gemacht, das Bild sofort bearbeitet und der Reifegrad des Datums bestimmt. Als das Datum den am Ende des Förderbandes positionierten Sensor passierte, wurde ein Signal an die Schnittstellenschaltung gesendet und ein geeigneter Aktuator, angetrieben von einem Schrittmotor, wurde betätigt, um den Datum zu einem geeigneten Anschluss zu führen. Zur Validierung der vorgeschlagenen Systemleistung wurden wiederum ganze Stichproben von Experten visuell sortiert. Die Erkennungsrate des Systems für Tamar und Khalal war zufriedenstellend. Obwohl die Erkennungsrate für die Rotab-Stufe nicht ausreichte, gab es keinen signifikanten Unterschied zwischen der Systemgenauigkeit und der von den Experten ermittelten. Die Geschwindigkeit des Bildverarbeitungssystems betrug 0,34 s. Die Systemkapazität betrug 15,45 kg/h.


Unterschied zwischen Computer Vision und Human Vision

Unterschied zwischen Computer Vision und Human Vision. Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Computer Vision? Solche Systeme können Computern beim Lernen und Ausführen von Aktionen helfen, basierend auf Computer Vision, nimmt Bilder und Videos als Eingabe auf und gibt Informationen wie Größe, Form und Farbe als Ausgabe aus.

Anpassung von Bildverarbeitungsalgorithmen und Ground Truth durch aktives Lernen. Das Computer Vision System verwendet einen Bildverarbeitungsalgorithmus, um das menschliche Sehen zu simulieren. Computer Vision ist das Gebiet der Informatik, das sich darauf konzentriert, Teile der Komplexität des menschlichen Sehsystems zu replizieren und Computern frühe Experimente im Bereich Computer Vision zu ermöglichen, die in den 1950er Jahren begannen und erstmals kommerziell genutzt wurden, um zwischen getippten und handgeschriebenen Texten zu unterscheiden. Mit Deep Learning werden viele neue Anwendungen von. Die Komplexität des menschlichen und computergestützten Sehens.

SAYPOINT.NET: Kennen Sie Ihr Computerbetriebssystem und Ihre Anwendung. von 4.bp.blogspot.com Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Computer Vision? Computer Vision ist das Gebiet der Informatik, das sich darauf konzentriert, Teile der Komplexität des menschlichen Sehsystems zu replizieren und Computern frühe Experimente im Bereich Computer Vision zu ermöglichen, die in den 1950er Jahren begannen und erstmals kommerziell genutzt wurden, um zwischen getippten und handgeschriebenen Texten zu unterscheiden. Beispiele für Computer Vision und Algorithmen. Und dies kann von einem Menschen mit der entsprechenden Software durchgeführt werden (um nur zu nennen. Was ist der Unterschied zwischen Bildverarbeitung und Computer Vision?

Und das ist die einzige Gemeinsamkeit, die bedeutet, dass mindestens eine Transformation auf eine Eingabedatei angewendet wird.

Computer Vision beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, visuelle Daten zu verarbeiten und zu verstehen Durch den Vergleich von Computer Vision und menschlichem Sehen stellen wir fest, dass die Lücke zwischen beiden durch maschinelles Lernen geschlossen werden muss. Deep Learning-Forscher verschiedener deutscher Organisationen und Universitäten haben daran gearbeitet die Kluft zwischen Computer Vision und menschlichem Sehen. Willkommen zum Kurs Deep Learning für Computer Vision! Computer Vision (cv) ermöglicht Computern, digitale Bilder wie Fotos oder Videos zu sehen und zu verstehen. Mit Deep Learning werden viele neue Anwendungen von. Beide Disziplinen beziehen sich auf Bilder. Die Ressource Person ist dr.g.r.sinha Professor, Elektronik und. Lassen Sie mich eine Analogie machen. Computer Vision ist einer der heißesten Bereiche der Informatik und der künstlichen Intelligenzforschung, kann aber noch nicht mit der Kraft des menschlichen Auges konkurrieren. Computer werden mit vielen Bildern/Videos trainiert und Algorithmen/Modelle gebaut. Computer Vision ist einer der wichtigsten Punkte im autonomen Fahrzeugrennen der Automobilindustrie. Die Komplexität des menschlichen und computergestützten Sehens. Wenn Sie ein Professor sind, stellen Sie für jede Abschlussprüfung Regeln auf.

Computer Vision versucht, das zu tun, was ein menschliches Gehirn mit der Netzhauteingabe macht, sie beinhaltet das Verstehen und Vorhersagen der visuellen Eingaben. Dieser Unterschied macht die Computer-Vision-Übertragung viel schneller als das menschliche Sehen und ist einer der Gründe, warum in Zukunft Einzelgänger und alle anderen und ein letzter, trippiger Unterschied sind: Zum Beispiel, wenn das Ziel verbessert werden soll. Computer Vision ist das Gebiet der Informatik, das sich darauf konzentriert, Teile der Komplexität des menschlichen Sehsystems zu replizieren und Computern frühe Experimente im Bereich Computer Vision zu ermöglichen, die in den 1950er Jahren begannen und erstmals kommerziell genutzt wurden, um zwischen getippten und handgeschriebenen Texten zu unterscheiden. In ihrem Papier weisen die Forscher jedoch darauf hin, dass die meisten früheren Tests auf Erkennungslücken in neuronalen Netzen basieren.

Was ist der Unterschied zwischen menschlichen Augen und Computer Vision? von i0.wp.com Klassischerweise verwenden viele Computer-Vision-Algorithmen Bildverarbeitung und maschinelles Lernen oder manchmal andere Methoden (zB Variationsmethoden. Und das ist die einzige Gemeinsamkeit, die bedeutet, dass mindestens eine Transformation auf eine Eingabedatei angewendet wird. Computer Vision ist .) Es geht darum, Computern zu ermöglichen, die Welt um sie herum zu sehen, wahrzunehmen und zu verstehen Dies wird durch eine Kombination von Hard- und Software erreicht Was ist der Unterschied zwischen Bildverarbeitung und Computer Vision?

Obwohl Computer Vision heute mit Algorithmen zur Objekterkennung große Fortschritte gemacht hat.

Computer Vision beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, visuelle Daten zu verarbeiten und zu verstehen. Computer Vision wird in ähnlicher Weise automatisiert, wie der Mensch. Es scheint Gesichter, wenn sie nicht wirklich da sind. Computer-Vision-System kann trainiert werden Computer-Vision-Aufgaben umfassen Methoden zum Erfassen, Verarbeiten, Analysieren und Verstehen digitaler Bilder und zum Extrahieren numerischer oder symbolischer Bilder. Was ist der Unterschied zwischen Computer Vision und Human Vision? Was ist der Unterschied zwischen Bildverarbeitung und Computer Vision? Frühere Experimente zeigen einen großen Unterschied zwischen der Bilderkennungslücke beim Menschen und tiefen neuronalen Netzen. Lassen Sie mich eine Analogie machen. Es scheinen Gesichter zu sein, wenn sie nicht wirklich da sind. Computer-Vision-Systeme können darauf trainiert werden, menschliche Gesichter zu sehen, aber sie haben nichts wie die gleiche eingebaute Voreingenommenheit, sie zu sehen, wenn sie vielleicht sogar da sind oder nicht. Das menschliche Gehirn ist für das Sehen tief verdrahtet, in einem Ausmaß, das derzeit in der Computer-Vision-Technologie nicht zutrifft. Computer Vision (cv) ermöglicht Computern, digitale Bilder wie Fotos oder Videos zu sehen und zu verstehen. Mit Deep Learning werden viele neue Anwendungen von. Darüber hinaus diskutieren wir verschiedene konzeptionelle und grundlegende Ebenen des Computer Vision, einschließlich Fragen des Unterschieds zwischen Computer und Human Vision, und. Mesopisches Sehen bezieht sich auf eine Zwischenebene zwischen den beiden.

Was ist der Unterschied zwischen Computer Vision und Human Vision? Wenn Sie ein Professor sind, stellen Sie für jede Abschlussprüfung Regeln auf. Lassen Sie uns zunächst besprechen, wie Digitalkameras Farbinformationen aus Bildern erfassen. Frühere Experimente zeigen einen großen Unterschied zwischen der Bilderkennungslücke beim Menschen und tiefen neuronalen Netzen. Anpassung von Bildverarbeitungsalgorithmen und Ground Truth durch aktives Lernen.

Unterschied zwischen Computer Vision und Bildverarbeitung . von addepto.com Was ist der Unterschied zwischen Bildverarbeitung und Computer Vision? Frühere Experimente zeigen einen großen Unterschied zwischen der Bilderkennungslücke beim Menschen und tiefen neuronalen Netzen. Ein Verständnis des menschlichen Sehens auch. Hier packen wir die Unterschiede zwischen den beiden menschlichen Inspektoren einfach zu riskant für solch detaillierte Inspektionen und wenn man menschliche Grenzen mit den Fähigkeiten eines Computers vergleicht. Beide Disziplinen beziehen sich auf Bilder.

Ein Verständnis des menschlichen Sehens auch.

Hier kommt Computer Vision ins Spiel. Das menschliche Sehen reagiert extrem empfindlich auf andere menschliche Gesichter. Computer Vision und Digital Humanities: Lassen Sie mich eine Analogie ziehen. Computer Vision ermöglicht es Computern, die Welt um sie herum zu sehen, wahrzunehmen und zu verstehen. Ein Webinar, das von der Abteilung der bca, k.s.rangasamy College of Arts and Science organisiert wird. Computer-Vision-Systeme wie eine Digitalkamera oder Webcam enthalten eine Linse, die Licht auf eine sensorische Oberfläche aus dotiertem Halbleitermaterial fokussiert, das für verschiedene Wellenlängen und Lichtintensitäten empfindlich ist. Diese Systeme verwenden Kameras und. Die Ressource Person ist dr.g.r.sinha Professor, Elektronik und. Es versucht, das menschliche Sehen nachzuahmen, indem es Objekte in Fotografien erkennt und dann Informationen herauszieht. Anpassung von Bildverarbeitungsalgorithmen und Ground Truth durch aktives Lernen. Maschinelles Lernen ist die Wissenschaft, Computer dazu zu bringen, durch Eingabe von Daten wie Menschen zu lernen und sich zu verhalten. Beispiele für CNN in der Computer Vision sind Gesichtserkennung, Bildklassifizierung usw. Dies wird durch eine Kombination aus Hardware und Software erreicht.

Im zentralen Teil der Netzhaut befindet sich ein Bereich namens Fovea, der das menschliche Auge enthält, das sehr empfindlich auf Farbunterschiede reagiert, insbesondere wenn diese Farben in einer kontrollierten Umgebung beobachtet werden (normalerweise ein Beleuchtungsschrank. Es sieht aus wie Gesichter, wenn sie es sind nicht wirklich da.Computer-Vision-Systeme können darauf trainiert werden, menschliche Gesichter zu sehen, aber sie haben nichts wie die gleiche eingebaute Voreingenommenheit, sie zu sehen, wenn sie dort sein können oder nicht.Zum Beispiel, wenn das Ziel darin besteht, das Gesicht zu verbessern. Was ist der Unterschied? zwischen Bildverarbeitung und Computer Vision? Maschinelles Lernen ist die Wissenschaft, Computer dazu zu bringen, zu lernen und sich wie Menschen zu verhalten, indem sie Daten einspeisen, und Beispiele für cnn in der Computer Vision sind Gesichtserkennung, Bildklassifizierung usw.

Quelle: www.researchgate.net

Was ist der Unterschied zwischen Computer Vision und Human Vision? Zum Beispiel, wenn das Ziel darin besteht, die. Wie funktioniert Computervision? Hier packen wir die Unterschiede zwischen den beiden menschlichen Inspektoren einfach zu riskant für solch detaillierte Inspektionen und wenn man menschliche Grenzen mit den Fähigkeiten eines Computers vergleicht. Es versucht, das menschliche Sehen nachzuahmen, indem es Objekte in Fotografien erkennt und dann Informationen herauszieht.

Wie funktioniert Computer Vision? Computer Vision und die Digital Humanities: Computer Vision ermöglicht es Autos, die Beziehung zwischen Auto und Lassen Sie uns zunächst besprechen, wie Digitalkameras Farbinformationen aus Bildern erfassen. Computer werden mit vielen Bildern/Videos trainiert und Algorithmen/Modelle gebaut.

Quelle: www.researchgate.net

Was ist der Unterschied zwischen Bildverarbeitung und Computer Vision? Was ist der Unterschied zwischen Computer Vision und Human Vision? Es scheinen Gesichter zu sein, wenn sie nicht wirklich da sind. Computer-Vision-Systeme können darauf trainiert werden, menschliche Gesichter zu sehen, aber sie haben nichts wie die gleiche eingebaute Voreingenommenheit, sie zu sehen, wenn sie vielleicht sogar da sind oder nicht. Es versucht, das menschliche Sehen nachzuahmen, indem es Objekte in Fotografien erkennt und dann Informationen herauszieht. Dies erfordert den Sensor der Digitalkamera.

In ähnlicher Weise automatisiert die Art von Aufgaben des Menschen, Computer Vision rückt in den 'Smart Cities' in den Vordergrund, wo sie zur Lösung von Verkehrs- und Kriminalitätsproblemen eingesetzt wird. Anpassung von Bildverarbeitungsalgorithmen und Ground Truth durch aktives Lernen. Tatsächlich übertrifft Computer Vision das menschliche Sehen in vielen Anwendungen wie der Mustererkennung. Was ist der Unterschied zwischen Computer Vision und Human Vision? Biological and Computer Vision, ein Buch des Harvard Medical University Professors Gabriel Kreiman, bietet einen zugänglichen Bericht darüber, wie das Buch des Menschen Kreimans hilft, die Unterschiede zwischen biologischem und Computer Vision zu verstehen.

Computer-Vision-Systeme wie eine Digitalkamera oder Webcam enthalten eine Linse, die Licht auf eine sensorische Oberfläche aus dotiertem Halbleitermaterial fokussiert, das für verschiedene Wellenlängen und Lichtintensitäten empfindlich ist.

Computer Vision ist einer der wichtigsten Punkte im autonomen Fahrzeugrennen der Automobilindustrie.

Frühere Experimente zeigen einen großen Unterschied zwischen der Bilderkennungslücke beim Menschen und tiefen neuronalen Netzen.

Quelle: cdn.slidesharecdn.com

Klassischerweise verwendeten viele Computer-Vision-Algorithmen Bildverarbeitung und maschinelles Lernen oder manchmal andere Methoden (z.

Quelle: inteng-storage.s3.amazonaws.com

Sowohl Computer Vision als auch Machine Vision verwenden Bilderfassung und -analyse, um Aufgaben mit einer Geschwindigkeit und Genauigkeit auszuführen, die das menschliche Auge nicht erreichen kann.


Computer Vision vs. Machine Learning Globaler Trend – Letzte 5 Jahre

Wie bereits erwähnt, ist maschinelles Lernen im Vergleich zu Computer Vision eine sehr ausgereifte und weit verbreitete Technologie. Dies bedeutet auch, dass mehr Menschen den Anwendungsfall und die Anwendungen der maschinellen Lerntechnologie kennen als Computer Vision. Das gleiche wird aus der folgenden Grafik abgeleitet, die die vergangenen Trends von Computer Vision vs. Machine Learning-Suchen in der Google-Suchmaschine hervorhebt.

Verschiedene Computer Vision-Anwendungen mit Modellen für maschinelles Lernen

Heutzutage werden maschinelles Lernen und Computer Vision-Technologien häufig in Verbindung verwendet, um starke Systeme und Algorithmen zu erstellen, die schnelle und genaue Ergebnisse liefern. Support Vector Machine (SVM), neuronale Netze (NN) und probabilistische grafische Modelle sind einige Beispiele für Machine-Learning-Modelle für Computer Vision-Anwendungen. Support Vector Machine ist eine überwachte Klassifizierungsmethode, die Modelle des maschinellen Lernens verwendet, um Datensätze zu beobachten, zu analysieren und zu verarbeiten. In ähnlicher Weise umfasst das neuronale Netzwerkverfahren geschichtete Netzwerke von miteinander verbundenen Verarbeitungsknoten. Die erweiterte Version von Neural Networks (Convolution Neural Network) wird speziell in den Bilderkennungs- und Klassifizierungsprozessen verwendet.

Im Folgenden sehen wir uns einige Computer Vision-Anwendungen an, die Modelle des maschinellen Lernens verwenden

Die Bildverarbeitung umfasste das Manipulieren oder Transformieren der Bilddaten, um entweder die Qualität des Bildes zu verbessern oder erforderliche Informationen daraus zu identifizieren. Der Bereich der Bildverarbeitung hat sich erheblich weiterentwickelt und beinhaltet heute den Einsatz von komplexem maschinellem Lernen und Computer-Vision-Algorithmen, die eine schnelle und genaue Verarbeitung großer Datensätze zur Identifizierung versteckter Muster ermöglichen. Die KI-Bildverarbeitungstechnik wird in verschiedenen Branchen eingesetzt, darunter Fernerkundung, Landwirtschaft, 3D-Kartierung, Forstwirtschaft, Wasserwirtschaft und andere.

Einige der Funktionen der KI-Bildverarbeitung umfassen

Identifizieren von Objekten und Mustern

Mithilfe von maschinellem Lernen und Computer-Vision-Algorithmen ist die KI-Bildverarbeitungstechnik in der Lage, Muster und interessierende Objekte zu identifizieren, die ansonsten mit bloßem Auge nicht erkennbar sind.

Bildwiederherstellung

Die Bildwiederherstellungsfunktionalität soll die Bildqualität durch Transformationstechniken zur Objektidentifikation verbessern

Bild-Tagging und Datenbankerstellung

Die KI-Bildverarbeitung kann auch verwendet werden, um Bilder mit Tags zu versehen, um die Entwicklung eines Datensatzes für den einfachen Abruf und die spätere Verwendung zu erleichtern

Bilder analysieren und ändern

Automatisches Messen, Analysieren und Zählen von Bildobjekten durch vordefinierte Regeln

KI-Bildverarbeitungsdienste für Unternehmen und Unternehmen

Heute ist die KI-Bildverarbeitungstechnik für branchenübergreifend, sowohl privat als auch öffentlich, von unschätzbarem Wert. Da KI-Bildverarbeitungstechniken verwendet werden können, um Muster zu erkennen, die sonst mit bloßem Auge nicht erkannt werden, wird sie häufig in der Medizin-, Bergbau-, Erdöl-, Sicherheits- und anderen Industrien eingesetzt.

Einige der Branchen, die stark auf die KI-Bildverarbeitung angewiesen sind, umfassen

  • Life-Science-Forschung
  • Planungssoftware
  • Einzelhandel
  • Landwirtschaft
  • Fertigung und Montage
  • Unternehmensressource
  • Radiologie
  • Forensik
  • Betrieb und Logistik
  • Überwachung und Überwachung
  1. KI-gesteuerte Software für Drohnen

KI-gesteuerte Software für Drohnen ist eine weitere leistungsstarke Computer-Vision-Anwendung, die auf Modellen des maschinellen Lernens basiert. Die KI-Drohnensoftware ist eine robuste und leistungsstarke Technologie mit weitreichender Anwendung in verschiedenen Branchen, von der Luftbildkartierung über die Modellierung bis hin zur Analytik.

Anwendungen von KI-Drohnen in der realen Welt

KI-Drohnen haben schnell in verschiedenen Branchen Einzug gehalten und die Legacy-Systeme für mehr Effizienz und Präzision automatisiert. Die von robusten Machine-Learning-Algorithmen angetriebene Computer-Vision-Technologie ermöglicht es der Software, Drohnenbilder in Echtzeit zu beobachten, zu verarbeiten, zu analysieren und zu interpretieren, um die erforderlichen Informationen zu identifizieren und zu extrahieren.

KI-Drohnen, die mit Computer Vision und Machine Learning-Technologie betrieben werden, können hochwertige Bilder sammeln, die anschließend von KI-gesteuerter Software verarbeitet werden. Diese nahezu in Echtzeit erfolgende Bilderfassung und -verarbeitung ermöglicht es Unternehmen in allen Branchen, ihre Betriebsleistung zu verbessern und ihre Produktivität zu steigern. Diese KI-Drohnen mit der Software sind perfekte Werkzeuge, um den Betrieb in verschiedenen Bereichen wie Landwirtschaft, Geländekartierung und anderen zu rationalisieren.

Viehwirtschaft

Die Viehwirtschaft ist eine mühsame und ressourcenintensive Branche, die von Landwirten/Züchtern einen hohen Aufwand erfordert. Allerdings können fortschrittliche KI-Drohnen, die von einer leistungsstarken Verarbeitungssoftware unterstützt werden, dazu beitragen, die in der Branche beteiligten Prozesse zu rationalisieren. Mit KI-Drohnen ist es einfacher denn je, Rinder und andere Nutztiere in Echtzeit zu zählen, selbst von abgelegenen Orten aus.

Die Technologie hat Landwirten geholfen, ihre betriebliche Effizienz erheblich zu verbessern und die Kosten für die Betriebsführung zu senken. Die Technologie wird auch verwendet, um ungesunde Tiere zu identifizieren und dadurch rechtzeitig Maßnahmen zu ergreifen, um weiteren Schaden für gesunde Tiere zu vermeiden.

Geländekartierung

Neben der Viehwirtschaft haben KI-Drohnen auch in Tiefbauprojekten Einzug gehalten. Heute werden KI-Drohnen in verschiedenen Tiefbauprojekten exzessiv für eine schnellere und präzisere Geländekartierung eingesetzt, die eine Voraussetzung für Projekte ist.

KI-Drohnen sind mit leistungsstarken Sensoren (LiDAR) und Navigationssystemen ausgestattet, um das gewünschte Gelände zu überwachen und erforderliche Daten zu sammeln. Die Daten werden dann mithilfe von Computer Vision und Machine Learning-Modellen verarbeitet, um 3D-Modelle zu erstellen.

Präzisionslandwirtschaft

Präzisionslandwirtschaft ist eine weitere fortschrittliche Anwendung von KI-Drohnen. Die Landwirtschaft ist einer der überlebenswichtigsten Sektoren. Die Branche sieht sich jedoch aufgrund ineffizienter Prozesse und Altsysteme mit verschiedenen Problemen konfrontiert. Erschwerend kommt hinzu, dass der rasante Anstieg der Weltbevölkerung es der traditionellen Landwirtschaft schwer macht, mit der Nahrungsmittelnachfrage Schritt zu halten.

KI-Drohnen sind in den letzten Jahren zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Landwirtschaft geworden, wo die Technologie verwendet wird, um verschiedene Prozesse für mehr Effizienz, höhere Produktivität und niedrigere Kosten zu automatisieren. Die Technologie wird heute für die Pflanzenplanung, die Ernte, die Bodenüberwachung, die Viehwirtschaft, die Überwachung der Pflanzengesundheit und verschiedene andere Aufgaben verwendet. KI-Drohnen mit leistungsstarken Bildgebungssystemen werden verwendet, um visuelle Echtzeitdaten über riesige Anbauflächen zu sammeln, die anschließend mit Computer Vision und auf maschinellem Lernen basierenden Algorithmen verarbeitet werden. Dies ermöglicht Landwirten eine Echtzeit-Datenanalyse und -verarbeitung, verbessert die Effizienz und Produktivität und senkt gleichzeitig die Kosten der Praxis.

Die Bildsegmentierung ist die nächste Evolutionsstufe der Bildverarbeitungstechnik, die durch Computer Vision unterstützt wird. Die Technik verändert bereits die Branche und ebnet den Weg für eine Hightech-Zukunft. Die Technik hilft auch der technischen Arbeit, in anspruchsvolleren Branchen zu experimentieren und Dinge zu ermöglichen, die einst als Wunder galten.

Heute wird die Bildsegmentierungstechnik bereits in verschiedenen futuristischen Anwendungen eingesetzt, darunter autonome Fahrzeuge, Robotik, Drohnen usw. Autonome Autos sind für einmal die realistischste Perspektive der Bildsegmentierung. Die Technologie ist bereits erheblich ausgereift und wurde von mehreren Unternehmen rigoros getestet. Einmal für die Öffentlichkeit eingeführt, würde dies die Art und Weise, wie Menschen pendeln, erheblich verändern.

Schließlich ist die Bildannotation ein weiterer Fortschritt und eine sehr gefragte Anwendung von Computer Vision mit maschinellem Lernen. Die Computer Vision und Machine Learning Algorithmen ermöglichen es Bildannotationssoftware, verschiedene Objekte in visuellen Daten (Videos und Bilder) zu visualisieren, zu verarbeiten, zu analysieren und zu segmentieren. Dies hilft dem Benutzer anschließend, Bilder in großem Maßstab schnell und genau mit Anmerkungen zu versehen.

Die Bildannotation ist auch eine sehr nützliche Technik, die zum Trainieren von KI- und maschinellen Lernalgorithmen verwendet wird. Dies verbessert in weiterer Folge die Genauigkeit der Mustererkennung der Algorithmen und hilft so, die Ergebnisqualität durch maschinelles Lernen oder KI-Algorithmen zu verbessern.

Einige gängige Arten von Bildanmerkungen, die heute in der Industrie verwendet werden, umfassen

  • Orientierungspunkte
  • Begrenzungsrahmen
  • 3D Quader
  • Polygon-Anmerkung
  • Semantische Segmentierung

Machine Vision-Funktionen

Bildverarbeitungssysteme führen Aufgaben aus, die in vier grundlegende Kategorien oder Funktionen organisiert werden können:

Messfunktionen werden durch den Vergleich einer aufgezeichneten Abmessung aus einem digitalen Bild mit einem Standardventil durchgeführt, um eine Toleranz festzulegen oder zu bestimmen, ob der beobachtete Wert der Abmessung innerhalb akzeptabler Toleranzgrenzen liegt, wie in der Konstruktionsspezifikation für dieses Teil gefordert.

Zählfunktionen werden verwendet, um festzustellen, ob die richtige Produktmenge vorhanden ist oder ob die richtige Anzahl von Komponenten oder Elementen in einem Design hergestellt wurde. Mit maschinellem Sehen könnte beispielsweise festgestellt werden, ob ein Six-Pack Erfrischungsgetränke, die in einer Abfüllanlage vom Band kommen, sechs Dosen oder Flaschen enthält oder ob eine oder mehrere fehlen. In einer Fertigungsanlage kann maschinelles Sehen verwendet werden, um Flansche zu untersuchen, die einem automatisierten Bohrvorgang unterzogen wurden, um festzustellen, ob die richtige Anzahl von Löchern in jeden Flansch gebohrt wurde.

Decodierfunktionen werden verwendet, um eindimensionale und zweidimensionale Symbologien zu decodieren oder zu lesen, die verwendet werden, um Produkte eindeutig zu kennzeichnen, wie z. Diese Funktionsfähigkeit ermöglicht die Aufzeichnung historischer Daten zu einem Produktionsprozess, so dass eine Aufzeichnung einer Teilproduktion verfügbar ist. Es kann auch die Automatisierung der Produktsortierung ermöglichen und dazu dienen, zu überprüfen, ob der richtige Artikel zum richtigen Zeitpunkt durch den Prozess gelangt.

Ortungsfunktionen befassen sich mit der Ermittlung der Position und Ausrichtung eines Teils in einem Prozess. Diese Art von Fähigkeit ist bei automatisierten Montagevorgängen wertvoll, da sie verwendet werden kann, um zu überprüfen, ob sich die benötigte Komponente an der richtigen Stelle befindet und innerhalb der zulässigen Toleranzen richtig ausgerichtet ist, damit der nächste Schritt im Montageprozess erfolgen kann. Bildverarbeitungssysteme können auch verwendet werden, um ein bestimmtes Teil oder eine bestimmte Komponente zu identifizieren, indem ein einzigartiges Muster oder Merkmal dieses Teils lokalisiert wird, wodurch sichergestellt wird, dass sich der benötigte Artikel nicht nur an der richtigen Position befindet, sondern dass es sich um den richtigen Artikel und nicht um etwas anderes handelt ähnliches Aussehen.

Die regelmäßige Kalibrierung von Bildverarbeitungssystemen sollte ebenso wie bei anderen Arten von Metrologiegeräten erfolgen.


Sie haben wahrscheinlich an dieser Stelle schon von maschinellem Lernen gehört, aber haben Sie schon einmal den Begriff maschinelles Sehen gehört?

Obwohl sie ähnlich erscheinen, bedeuten diese Begriffe tatsächlich völlig unterschiedliche Dinge. Sie können jedoch zusammen für maximale Effizienz implementiert werden!

Maschinelles Lernen

Machine Learning ist die Programmiertechnologie, um sich selbstständig anpassen zu können.

Es gibt mehrere Techniken und Strategien, aber am Ende ist der Computer in der Lage, historische Daten zu verwenden, während er funktioniert.

Maschinelles Lernen geht einher mit künstlicher Intelligenz und wird häufig in der modernen Fertigung eingesetzt.

Bildverarbeitung

Diese Technologie unterstützt künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen.

Readwrite definierte es mit den Worten: "Machine Vision verbindet maschinelles Lernen in einer Reihe von Tools, die Hardware auf Verbraucher- und kommerzieller Ebene beispiellose Fähigkeiten zur Beobachtung und Interpretation ihrer Umgebung bieten."

Wenn Maschinen ihre Umgebung richtig beobachten können, können sie noch effizienter und wertvoller werden.

Zusammen arbeiten

Wie also können diese beiden Technologien zusammenarbeiten?

„Machine Vision macht Sensoren im gesamten IoT noch leistungsfähiger und nützlicher“, so Readwrite.

Machine Vision kann mit Sensoren, Cobots und anderen IoT-Technologien verwendet werden.

Es kann auch Abfall reduzieren! Genau wie andere Technologien kann Machine Vision wertvolle Zeit der Mitarbeiter freisetzen, indem sie sich wiederholende, zeitaufwändige Aufgaben erledigt.

Es wird spannend zu sehen, wie sich diese Technologie in Zukunft weiterentwickelt und wächst!


Fortschritte mit Machine Vision

Der Bereich „Machine Learning“ ist Ihnen vielleicht sehr vertraut, aber wie sieht es mit „Machine Vision“ aus? Was fällt Ihnen ein, als Sie zum ersten Mal davon gehört haben? Wie die Worte zeigen, ist dies der „Augen“ einer Maschine die Objekte visualisieren können, die davor erscheinen. Diese Technologie wird mit einem System geliefert, das digitale Eingaben verwendet, die von einer Kamera erfasst werden, um die nächste Aktion zu bestimmen. Die maschinelle Bildverarbeitung hat maßgeblich zur industriellen Automatisierung und Fertigung beigetragen, hauptsächlich durch die Durchführung einer automatisierten Inspektion als Teil der Qualitätskontrollverfahren. Tatsächlich wird es seit den 1950er Jahren im Realbetrieb praktiziert und gewann zwischen 1980 und 1990 in der Branche an Bedeutung.

Schauen wir uns zunächst ein einfaches Beispiel eines Füllstandsinspektionssystems in einer Brauerei an, um die Technologie besser zu verstehen.

Der Inspektionssensor erkennt das Vorhandensein einer durch ihn hindurchgehenden Bierflasche, was das Vision-System dazu veranlasst, diesen bestimmten Bereich aufzuhellen und ein Bild der Flasche aufzunehmen. Framegrabber (ein Digitalisierungsdienst) übersetzt das aufgenommene Bild in eine digitale Ausgabe. Im nächsten Schritt folgt das Speichern der digitalen Datei im Speicher, die von der Systemsoftware analysiert werden soll. Am Ende erfolgt ein direkter Vergleich zwischen der Datei und vorgegebenen Kriterien zur Fehlererkennung. Wenn eine falsch gefüllte Flasche erkannt wird, wird eine fehlgeschlagene Antwort geliefert, die einem Umleiter signalisiert, die Flasche abzulehnen. Der Bediener kann auch weggeworfene Flaschen und Echtzeitdaten auf dem Display anzeigen.

Abbildung 1: Beispiel einer Flaschenfüllstandskontrolle

Dieses Beispiel demonstriert die Nützlichkeit der maschinellen Bildverarbeitung bei der Automatisierung der täglichen Inspektionsaufgaben der Arbeiter, der weiteren Steigerung der täglichen Produktivität und der signifikanten Differenzierung des Betriebsgewinns. Ein solches System könnte jedoch nur durch die Kombination von Software und Hardware realisiert werden, und die Art der in jedem Bildverarbeitungssystem benötigten Ausrüstung würde anderen Anforderungen unterliegen. Zu den typischen installierten Komponenten gehören:

  • Sensoren
  • Framegrabber
  • Kameras
  • Beleuchtung
  • Computer und Software
  • Ausgabebildschirm oder relevante mechanische Komponenten

Außerdem gibt es derzeit drei Kategorien von Messungen für das Bildverarbeitungssystem:

  • 1D-Vision-System: Anstatt ein ganzes Bild auf einmal zu betrachten, analysiert 1D Vision ein digitales Signal zeilenweise. Diese Technik erkennt normalerweise Defekte in Materialien, die in einem kontinuierlichen Prozess hergestellt werden, wie Papier, Pappe und Kunststoffe.
  • 2D-Vision-System: Meist handelt es sich um Inspektionen, die eine Reihe von Messungen erfordern, wie Fläche, Umfang, Form, Auflösung, Schwerkraft usw.
  • 3D-Vision-System: Bestehend aus mehreren Kameras oder einem oder mehreren Laser-Wegsensoren. Letzteres ermöglicht die Messung von Volumen, Form, Oberflächenqualität und auch 3D-Shape-Matching.

Anwendungen und Vorteile

Im Laufe der Jahre wurde maschinelles Sehen in Technologien wie maschinelles Lernen und Deep Learning integriert, um die Nützlichkeit von Daten besser zu nutzen, um das autonome Verhalten einer Maschine bei Variationen zu verbessern. The figure below shows vivid examples of enhancing machine vision with artificial intelligence in the manufacturing and construction industry.


Figure 2: Examples of integration between machine vision and artificial intelligence

These examples show how artificial intelligence can lift the use of machine vision onto another level. Up until today, machine vision remains to have the highest coverage in industrial application due to the ease of use and multiple direct advantages offered to manufacturers, with the main ones listed as below.

  • Enhance product quality: Manufacturer can replace sample testing with 100% quality checks done via a camera system. Every batch of products can be reliably checked for flaws during the production process without any interruption.
  • Cut production cost: Through detailed visual inspection, defective parts are removed from the production process since the start. These faulty products do not proceed to the upcoming manufacturing stages and contribute to costs. Also, materials cost is saved by re-introducing them back to the production process at later stages. The system may also ‘self-learn’ to recognise recurrent defects. Such statistical information and behaviour would be absorbed into the system to understand the source of problems, further improving the system’s performance.
  • Improve the efficiency of production: Many products are still assembled manually, and machine vision integrated system can replace human labour. Workers could be allocated to other stages of production that require more workforce and human supervision. Moreover, machine vision works under excellent precision and speed for a long time, overcoming human’s disadvantage of feeling fatigue.
  • Error proofing: Human eye has its limitation in inspecting complex applications. The assistance on machine vision significantly brings downs the risk of misassembled products. Its system equipped with the right imaging specifications and software can quickly identify details that are hindered by the human eye.

Moving forward with machine vision

In the coming years, the global machine vision market is predicted to grow from USD 9.6 billion in 2020 to USD 13.0 billion by 2025, at a CAGR of 6.1% during the forecast period. This forecast is attributed to the growing demand for vision-guided robotic system and increasing application in pharmaceutical and food packaging industry in the wake of COVID-19. The COVID-19 pandemic has led manufacturers to realise the importance of automation in manufacturing that largely reduces human intervention involved in the process.

It is also notable that APAC countries such as China, South Korea and Japan are expected to hold major market share as they own some of the most extensive manufacturing facilities and autonomous manufacturing. It shall be a call for Malaysia to grab ample growth opportunities within the region by increasing the use of machine vision in the manufacturing industry. The fact that manufacturing has been contributing to the 2nd largest share in Malaysia’s GDP over the years shall build us a strong foundation to further apply this technology in scaling up the sector. Higher usage of machine vision would then drive down the capital cost required to acquire these software and hardware equipment tagged with considerable prices in the market. Regional factors, the unpredicted resurgence of COVID-19 and long-term benefits should urge Malaysian manufacturers to elevate its adoption level in machine vision before losing its competitive edge globally in producing electrical, electronic, rubber, chemical products etc.

Despite the positive outlook on market forecast, multiple challenges lie ahead on better and smarter usage of machine vision technology to unleash its vast potential. Development of technology has to keep in pace with human’s increasing demand over time, or even one step ahead. First, there are still uncertainties about the application of deep learning in machine vision, which uses convolutional neural networks (CNNs) to perform classification tasks, by learning from a set of training images in improving its identifying characteristics. Although processor and tool resources are considered sufficient, the number of available training images are still limited.

Next, the adoption level of machine vision in the non-industrial application remains at the infancy stage. Areas like driverless cars, autonomous farming, guided surgery and other non-industrial uses require more significant input of development and validation in ensuring its practicability to the market. These could be a vital part for the future growth of machine vision, instead of placing sole focus on the manufacturing industry that rides on the right track. Other than that, there are also challenges when it comes to the integration of 3D imaging for specific applications. Not all of the 3D machine vision applications are “ready for prime time”. For example, most 3D systems are capable of picking homogeneous (all the same) objects but picking heterogeneous and unknown objects possesses a challenge for 3D imaging.

Moreover, performing 3D imaging to reconstruct surface or object for measurement and differentiation purposes can be quite challenging at the scale of production. This is because a high volume of images is required to completely model and analyse the part. It is noted that there are also challenges in other areas such as embedded vision and robotics that were not laid out in this article to prevent over-enlarging the scope of discussion.

In conclusion, machine vision technology is leading its way into applications inside and outside of factory settings, gearing towards the path of Industry 4.0. It is a capability instead of an industry that can be integrated into various processes and technologies for greater convenience and business efficiency. We can expect to witness greater innovation and breakthrough in machine vision through the evolvement of artificial intelligence demonstrated over the years. In addition, the low possibility of social distancing measurements ending in near-term gives rise to a unique opportunity for machine vision in meeting business demands with reduced labour.

Written by Lim Khey Jian, Intern at 27 Advisory. Currently pursuing his degree in Chemical Engineering at The University of Manchester. He takes problems and difficulties as opportunities to grow. He enjoys badminton, football and books related to governance, economics and personal development and aims to contribute to society in any way possible. He believes that Malaysia has a lot of potentials to grow as a country and he is always ready to play his part as the nation moves forward.

Having more than 27 years in business, 27 Group is able to provide you with access to investors for competitive funding needs while providing better ways to operate your business through financial and corporate advisory. We are the only 100% Malaysian-owned local consulting firm that is fast, flexible and focused with unique expertise that blends of local socio-economic policy setting, engineering built assets globally and detailed in financial analysis.

We do project development integration to improve project returns and are committed to providing a sustainable environment for a better tomorrow. Our delivery model blends values important to humanity into business strategy through socio-economic transformation modules and we are passionate about building opportunities for the next generation to achieve their highest potential.

#rebuildinghumanity is 27 Group’s vision to collectively rebuild our nation through assets we build (eg. infrastructure, real estate, hospitals) and natural capital (gas resources, plantations, human talent) using innovative and sustainable methodologies.


Where is Machine learning used?

The use of machine learning systems happens all around us and is a mainstay of modern internet.

Machine learning systems serve to recommend a product you want to buy next on Amazon or a video you want to watch on Netflix.

With each Google search, several machine learning systems work together, ranging from understanding the language in which you&rsquore searching to tailoring your results so that « bass » fishing enthusiasts are not swamped with guitar results. Likewise, Gmail&rsquos spam and phishing recognition systems use auto-learning models to keep spam out of your inbox.

Among the most visible manifestations of the power of machine learning are virtual assistants, including Amazon&rsquos Alexa, Apple&rsquos Siri, Microsoft Cortana, and Google Assistant.

All of them strongly depend on machine learning in order to sustain their speech recognition as well as their skills to understand natural language, with an immense need for a corpus to answer questions.

In addition to these highly noticeable manifestations of machine learning, systems are starting to be used in almost every industry. Examples of such uses include : facial recognition for surveillance in countries such as China computer vision for driverless cars, drones and delivery robots, speech and language recognition and synthesis for chatbots and service robots providing assistance to radiologists to detect tumors with X-rays, Predictive maintenance of infrastructure through data analysis of IoT sensor data guiding researchers to identify genetic sequences linked to diseases and identifying molecules that could lead to more effective drugs in healthcare computer vision support that makes the Amazon Go supermarket possible without a checkout enabling reasonably accurate transcription and translation of speeches for business meetings and the list is endless.


Machine Vision 101

Machine vision uses sensors (cameras), processing hardware and software algorithms to automate complex or mundane visual inspection tasks and precisely guide handling equipment during product assembly. Applications include Positioning, Identification, Verification, Measurement, and Flaw Detection.

A machine vision system will work tirelessly performing 100% online inspection, resulting in improved product quality, higher yields and lower production costs. Consistent product appearance and quality drives customer satisfaction and ultimately market share.

A machine vision system consists of several critical components, from the sensor (camera) that captures a picture for inspection, to the processing engine itself (vision appliance) that renders and communicates the result. For any machine vision system to work reliably and generate repeatable results, it is important to understand how these crticial components interact.

The following sections will provide you with an introduction to lighting, staging, optics and cameras, all critical components of a successful machine vision solution. Additional help on these topics is available from your distributor or integrator, from IPD, and from vendors of lighting and lenses

Lighting Staging Lenses Cameras

Anwendungen

Industrial applications of Machine Vision include:

Lighting

The human eye can see well over a wide range of lighting conditions, but a machine vision system is not as capable. You must therefore carefully light the part being inspected so that the machine vision system can clearly 'see' them.

The light must be regulated and constant so that the light changes seen by the machine vision system are due to changes in the parts being inspected and not changes in the light source.

You will want to select lighting that 'amplifies' the elements of the part that you want to inspect and 'attenuates' elements that you don't want to inspect. In the left picture, poor lighting makes it difficult to read the letters on this part. In the right picture, the lighting has been selected to clearly show the lettering.

Images courtesy of NER / RVSI, Inc.

Proper lighting makes inspection faster and more accurate. Poor lighting is a major cause of failure in machine vision inspection systems.

In general, the available or ambient light is poor lighting and will not work. For example, the overhead lights in a factory can burn out, dim or be blocked, and these changes might be interpreted as part failures by the machine vision system.

Selecting the proper lighting requires some knowledge and experience. Our distributors and lighting vendors will be able to do an analysis of the parts you want to inspect and recommend proper lighting.

Recommended Lighting Vendors

Teledyne DALSA works with the following lighting vendors:

Advanced Illumination
(www.advancedillumination.com)
24 Peavine Drive
Rochester, VT 05767
Vereinigte Staaten von Amerika
802-767-3830 x221
CCS America
(www.ccsamerica.com)
CCS America, Inc.
48 Weston St.
Waltham, MA 02453
Vereinigte Staaten von Amerika
781-899-2494
Metaphase Technologies
( www.metaphase-tech.com )
3580 Progress Drive
Bensalem, PA 19020
Vereinigte Staaten von Amerika
215-639-8699
ProPhotonix Limited
( www.prophotonix.com )
32 Hampshire Road
Salem, NH 03870
Vereinigte Staaten von Amerika
800-472-4633
Smart Vision Lights
(www.smartvisionlights.com)
2359 Holton Road
Muskegon, MI 49445
Vereinigte Staaten von Amerika
231-722-1199

Machine Vision Lighting Techniques

Staging

Staging usually is mechanical. It also usually includes a Part-in-Place sensor that tells the machine vision system when a part is in front of the camera. This sensor is usually a simple light source and photoelectric detector, for example

Staging, sometimes called fixturing, holds the part to be inspected at a precise location in front of the camera for a Vision Appliance™ to 'see'. Staging is required for three reasons:

  1. To ensure that the surface of the part that you want to inspect is facing the camera. In some cases the 'parts' may be rotated to inspect multiple surfaces.
  2. To hold the part still for the brief moment required for the camera to take a picture of the part. If the part moves too much while the picture is taken, the image may blurr. In some cases the parts move so slowly that they do not need to be held still for a good picture. In other cases a 'détente' or other mechanism holds the part still for a brief moment. Generally, the motion of the part is 'frozen' by turning the light on very briefly or by using a high-speed electronic shutter, standard on the ipd recommended cameras.
  3. To speed up the processing by putting the part in a location known to the Vision Appliance. All machine vision systems must first search to find the part in the image, and this takes time. If you can arrange the staging to always put the part in about the same location, then the vision system 'knows' where the part is and can find it much more quickly.

Optics and Lenses

The lens gathers the light reflected (or transmitted) from the part being inspected, and forms an image in the camera sensor. The proper lens allows you to see the field-of-view you want and to place the camera at a convenient working distance from the part.

To pick the proper lens you will first need to know the field-of-view (FOV) and the working distance. The FOV is the size of the area you want to capture.

Here is a typical example: If the part to be inspected is 4" wide and 2" high, you would need a FOV that is slightly larger than 4", assuming your staging can position the part within this FOV. In specifying the FOV you have to also consider the camera's "aspect ratio" - the ratio of the width to height view. The cameras used with Vision Appliances™ have a 4:3 aspect ratio. In the previous example, the 4" x 2" part size would fit in a 4:3 aspect ratio, but a 4" x 3.5" part would require a larger FOV to be entirely seen.

The working distance is approximately the distance from the front of the camera to the part being inspected. A more exact definition takes into account the structure of the lens.

From the FOV and working distance and the camera specifications, the focal length of the lens can be estimated. The focal length is a common way to specify lenses and is, in theory, the distance behind the lens where light rays 'from infinity' (parallel light rays) are brought to a focus. Common focal lengths for lenses in machine vision are 12 mm, 16 mm, 25 mm, 35 mm and 55 mm. When the calculations are done, the estimated focal length will probably not exactly match any of these common values. We typically pick a focal length that is close and then adjust the working distance to get the desired FOV.

There are other important specifications for lenses, such as resolution (image detail - depends on the camera and the lens), the amount and type of optical distortion the lens introduces and how closely the lens can focus.

Given all of these issues, we recommend that you work closely with your DALSA IPD distributor to choose the appropriate lens for your application.


Zeige/verstecke Wörter, die du wissen musst

Enzyme: a protein that changes the speed of chemical reactions.

Gene: a region of DNA that instructs the cell on how to build protein(s). As a human, you usually get a set of instructions from your mom and another set from your dad. mehr

Organ: a specialized or distinct structure that is made from groups of tissues (e.g., heart, brain, etc.).

Protein: a type of molecule found in the cells of living things, made up of special building blocks called amino acids.


R.C. Fong and W.J. Scheirer contributed equally to this work.

Mitgliedschaften

Department of Engineering Science, University of Oxford, Information Engineering Building, Oxford, OX1 3PJ, United Kingdom

Department of Computer Science and Engineering, University of Notre Dame, Fitzpatrick Hall of Engineering, Notre Dame, IN, 46556, USA

Department of Molecular and Cellular Biology, School of Engineering and Applied Sciences and Center for Brain Science, Harvard University, 52 Oxford St., Cambridge, MA, 02138, USA