Anwendungsfälle der Bildverarbeitung

Photogrammetrie ist eine Technik zur Erstellung digitaler 3D-Modelle, indem eine Reihe sich überlappender Fotos eines Objekts aufgenommen wird. Die Photogrammetrie ermöglicht die Erfassung großer Objekte wie Personen oder Landschaften, die sonst nicht mit einer einzigen Kameraaufnahme gescannt werden könnten.

Es gibt drei Hauptarten der Photogrammetrie:

1. Luftbildphotogrammetrie
Dieser Prozess bezieht sich auf die Verwendung eines Flugzeugs, um überlappende Luftbilder einer Landschaft aufzunehmen und sie in eine digitale 3D-Karte umzuwandeln. Heutzutage haben Drohnen die traditionelle Vermessung ersetzt, da sie billiger und einfacher zu navigieren sind.

2. Terrestrische (oder Nahbereichs-)Photogrammetrie
Dieser Prozess bezieht sich auf die Verwendung von auf einem Stativ montierten Kameras, um überlappende Fotos einer Person oder eines kleineren Objekts aufzunehmen und eine 3D-Version davon zu erstellen.

3. Weltraumphotogrammetrie
Dieser Prozess bezieht sich auf die Verwendung von Kameras, die auf einem Satelliten montiert sind, um überlappende Fotos des Weltraums aufzunehmen, die dann verwendet werden, um ein 3D-Modell von Himmelskörpern zu erstellen.

Bildverarbeitungssysteme fungieren als Auge für Roboter und ermöglichen in ihnen das Äquivalent zur Hand-Auge-Koordination. Von Bildverarbeitungskameras extrahierte Informationen helfen Robotern, ihre eigene Position zu finden und Teile und Hindernisse in einem 3D-Raum zu lokalisieren. Die genaue Kenntnis von Objekten in einem 3D-Raum macht es möglich, dass Roboter zu einem integralen Bestandteil des Fertigungsprozesses in der Fabrikhalle werden.

Hier sind einige Beispiele für Aufgaben, die Roboter in Fabriken ausführen:

• Teile aus Regalen entnehmen und anordnen
• Bauteile während der Montage platzieren und ausrichten
• Be- und Entladen von Kartons von Paletten
• Anordnen von Artikeln auf einem sich bewegenden Förderband

In um die Qualität der hergestellten Produkte sicherzustellen, Vision-Inspektionssysteme werden zur Inspektion eingesetzt Mängel, Fehler und andere Unregelmäßigkeiten. Was das menschliche Auge auf einem Förderband nicht sehen konnte, können Bildverarbeitungskameras bis ins kleinste Detail sehen. Somit sind kleine Mängel vorhanden entdeckt schnell und einfach.

Einige der Anwendungen, bei denen Bildverarbeitungssysteme zur Inspektion verwendet werden, sind:

• LCD-Panel-Inspektion
• Inspektion von Direktmailings
• Pathologische Objektträgerinspektion
• Inspektion von Hochgeschwindigkeitszügen
• Schweißprüfung
• Überprüfung der Kohlefaserschichtung (polarisiert)
• Hochspannungskorona? Inspektion (UV)
• Powerline-Inspektion
• EV-Batterie-Inspektion

Sortieren bezieht sich auf das Trennen von Komponenten und Teilen nach ihren Attributen wie beispielsweise Größe, Form, Farbe oder Defekt. Bildverarbeitungssysteme, die mit den neuesten Algorithmen der künstlichen Intelligenz ausgestattet sind, werden verwendet, um Entscheidungen zur Qualitätskontrolle vollständig zu automatisieren. Das hilft nicht nur bei der Steigerung Ausbeute und verhindern, dass Produkte von schlechter Qualität die Verbraucher erreichen, sondern spart auch Arbeitskraft und Ressourcen.

Bildverarbeitungssysteme werden häufig eingesetzt, um Teile beispielsweise in der Produktionslinie zu identifizieren. Die Identifizierung von Teilen hilft bei der Steuerung von Fertigungsprozessen und deren Verfolgung auf verschiedenen Fertigungsebenen.

Verschiedene Methoden, die von Bildverarbeitungssystemen zur Identifizierung von Teilen verwendet werden, sind:

• Barcodes (1-D)
• Data-Matrix-Codes (2-D)
• Direkte Teilemarkierungen (DPM)
• Gedruckte Charaktere
  • Optical Character Recognition (OCR) – Diese Systeme lesen alphanumerische Zeichen ohne Vorkenntnisse.
  • Optical Character Verification (OCV) – Diese Systeme bestätigen das Vorhandensein einer Zeichenkette.
• Einzigartige Muster
• Einzigartige Farbe
• Einzigartige Form

Die Ermittlung einer genauen Anzahl von Komponenten ist für den Montageprozess sehr wichtig. Mithilfe von Bildverarbeitungssystemen aufgenommene Bilder ermöglichen Computeralgorithmen eine genaue Zählung in Echtzeit. Dies ist sehr hilfreich in einer schnelllebigen Umgebung, in der sich ein Förderband mit sehr hoher Geschwindigkeit bewegt.

Bildverarbeitungskameras und KI-basierte Bildverarbeitung haben Anwendungen ermöglicht, die eine Echtzeiterkennung von Objekten erfordern, beispielsweise bei selbstfahrenden Fahrzeugen und Gesichtserkennung. Darüber hinaus werden auf dem Gebiet der biomechanischen Analyse fortschrittliche Techniken zur Analyse von Körperbewegungen während des Sports entwickelt, die maschinelle Bildverarbeitungskameras nutzen. In den nächsten zehn Jahren wird der Einsatz von Bildverarbeitungskameras zur Erkennung von Objekten, Gesten und Körperbewegungen voraussichtlich erheblich zunehmen.

Bildverarbeitungskameras werden häufig in Überwachungssystemen zum Zwecke von l verwendetAW-Durchsetzung und Verkehrskontrolle. Die Fähigkeit, Bildverarbeitungskameras zu programmieren und auszustatten Computer Vision Algorithmen erleichtern das Entwerfen und Anpassen Überwachungssysteme für jeden Anwendungsfall. Die neue Generation von Überwachungssysteme sind vollgepackt mit den neuesten künstlichen Algorithmen und mehr Rechenleistung als je zuvor.