• SADRŽAJ

• ŠTO JE Machine Vision (MV)?

U osnovi MACHINE VISION (MV) je jednostavna tehnologija, sastavljena od kamera i računala. U najosnovnijem obliku to je analiza televizijske slike pomoću računala. Taj koncept je u osnovi povezan sa područjem snimanja.
Drugim riječima, MV se može opisati kao zamjena ljudskog vizuelnog osijetila video-kamerom i računalom u svrhu obavljanja zadatka i ostvarivanje cilja u teškim, napornim i opasnim uvijetima za ljude.
Može se koristiti u svim procesima gdje su  potrebna vizuelna ispitivanja ili tamo gdje se koristi vizuelna informacija. Koristi se da locira, ispituje, broji, mjeri, identificira i provjerava, te donosi odluku bez ljudske intervencije.
MV je na neki način povratna veza sistemu, kako bi vratio podatak o kvaliteti proizvoda za korekciju pojedinih parametara proizvodnje o kojima ovisi kvaliteta proizvoda.

Na slici 1 prikazani su tipični MV sustavi koji nadziru proizvodnju:

  

Povratak na SADRŽAJ

• OD ČEGA SE SASTOJI  MV ?

        1. kamera,
        2. optički sustav,
        3. rasvijeta,
        4. sklopovi za prihvat i pretvorbu slike,
        5. programi.

Prikaz osnovne konfiguracije MV sustava dan je na slici 2 :

     Kamera

Kamera služi kako bi događanja koja pratimo (informacije koje su nam potrebne) pretvorila u električke signale za daljnu obradu.
Najčešće, u današnje vrijeme su to kamere sa CCD (Charge Coupled Device) čipom kao "osjetilom vida", koji predstavlja senzor  u MV sistemu.
Senzor ima konačan broj diskretnih detektora i to ograničava širinu (veličinu) podatkovnih elemenata koji se mogu prenijeti. U tipično televizijskom MV sistemu tipični broj veličine podatkovnih elemenata je oko 400÷500 horizontalno i 400÷500 vertkalno. S time smo već na samom ulazu, u početku, sasjekli dio informacija.
U MV sistemima se danas koriste, s obzirom na spektar slike infracrvene (IR) kamere  ili kamere za vidljivo područje.
Po načinu skeniranja slike imamo kamere s progresivnim skeniranjem i sa linearnim skeniranjem. Obzirom na signale koje daju na svom izlazu, imamo analogne i digitalne kamere.
 
Infracrveno  -          Infracrvene kamrem su tipično korištene u primjenama toplinskog mapiranja. One mogu
Vidljivo područje    mogu biti upotrebljene u primjenama gdje je vidljivo svijetlo ambijenta varaira i može biti kritično to da bilo koja
                                 analiza nije ne oštećena promjenama svijetla okoline. Infracrvene kamere su skuplje i nisu potrebne u većini MV slikovnim
                                 aplikacijama.

Progresivno  -     Kamera s isprepletenim, skaniranjem su više isplative kod stacijonarnih i sporopomičućivh primjena. Kod primjena gdje je isprepleteno        potrebna brza i nagla promjena, posebno gdje je korištena strobo osvijetljenje za rasvijetu, je preporučljivo koristiti skeniranje           progresivno skenirane (neisprepletenim) kamere sa visoko krajnim frame graber (slikovnim otipkivačem) koji podržavaju te
                             kamere.
 
Analogne -    Digitalne kamere imaju višu rezoluciju od analognih i mogo prenijeti podatke s većim omjerom od analognih.
digitalne

Digital Area cam. -   Digitalne linisko-skanirane kamere su tipično korištene za jakovelike brzine primjena  gdje se objekt pomiče u jednom Digitalno Linisko      smijeru prolazeći liniju snimanja kamere. Ako su  korištene Digital Area kamera u primjenama visoke brzine prolaska  Skenirane                  predmeta, one će morat biti povezana s strobo osvijetljenjem da zamrzne sliku kako nebi došlo do zamućenja.
 
 

    Optički sustav
 
Slika koja je prikupljena kamerom je to kvalitetnija, koliko je to i optički sustav bolji koji je korišten.
Optički sustav se sastoji od skupa leća kojima kadar želimo prilagoditi za dobivanje što bolje, oštrije, jasnije i kvalitetnije slike. Kvaliteta leća utječe na kvalitetu slike, a ovisno o optičkoj kvaliteti leće kreće se i cijena .
Izobličenja i aberacije mogu utjecati na količinu značajki u prostoru slike (Vignetting). Povećanje leća mora biti u skladu sa primjenama. Slika objekta mora prekriti slikovni prostor senzora što je moguće više.  Tako imamo približne relacije između veličine vidljivog polja leće, udaljenost objekta, i žarišne daljine leće (fokusa), što ovisi o CCD formatu:

                1/3” format            1/2” format              2/3” format
              H=(4.3*D)/F           H=(6.4*D)/F           H=(8.8*D)/F
              V=(3.2*D)/F           V=(4.8*D)/F           V=(6.4*D)/F
              F=(4.3*D)/H           F=(6.4*D)/H           F=(8.8*D)/F
              F=(3.2*D)/V           F=(4.8*D)/V           F=(6.4*D)/V

Pri tome su:  H = horizontalna širina polja vidljivosti u milimetrima
               V = vertikalna visina polja vidljivosti u milimetrima
               D = udaljenost do objekta u milimetrima
               F = fokus, žarišna duljina leće u milimetrima

Fokus  leće i otvor blende mora biti otimizirani da održavaju dubinu polja koji je povezan sa objektom.
Osnovni odabir za leće su f-stop opseg (otvor blende), žarišna duljina leće,  fiksno povećanje (zoom) i tip (telekonvertorske ili konvencionalne).
 
F-stop opseg    Što manji minimalni otvor blende (f-stop)  to više svijetla će proći kroz kameru, omogućavajući pravilan rad pri slabom svijetlu.

Žarišne leće   One definiraju slikovno područje praćenja kamere koje će biti vidljivo na danoj udaljenosti od kamere.

Zoom -    Zum leće su više fleksibilnije od leća s fiksnim pojačanjem, ali propuštaju manje svijetla kroz njih.
Fiksne

Telecentriske -     Telecentriske leće reduciraju kut pogleda greške (viewing angle error) i magnification error common konvencijonalnim Konvencijonalne   lećama, posebno po rubovima slike.
 

        Osvijetljenje

Osvijetljenje je jako bitno za ispravni rad MV sistema. Kvalitetno osvijetljenje je potrebno za ostvarenje dovoljno oštre reflektirane slike objekta. Osvijetljenje mora biti uniformno distribuirano po uobjektu. Ne-uniformno osvijetljenje uzrokuje mutnu sliku već na samom ulazu u kameru.
Kao i u slučaju fotografije trikovi osvijetljenja mogu biti upotrebljeni da poboljšaju određene značajke nadziranog kadra. Npr. moguće je da sjena sadrži informaciju o visokom kontrastu koja može biti upotrebljena za donošenje odluke o kadru. Zbog toga danas imamo više vrsta osvijetljenja kako bi odabrali najpogodnije za specifičnu upotrebu. Tako imamo direktno osvijetljenje, difuzno osvijetljenje (daje najuniformniju raspodijelu svijetla), pozadinsko (koristi se za otkrivanje oblika i omogućavanje dimenzionalnih mjerenja) i stroboskopsko (služi nam pri snimanju kod velikih brzina i brzih promjena, tako da zamrzuje sliku da se izbjegnu zamućenja).

Direktno svijetlo   u tu kategoriju spadaju visokotlačne natrijeve i kvarc halogene. Ovo jako usmjereni izvor svijetlosti može prouzrokovati
                                jake sijene i neće stvoriti jednoiku raspodjelu svijetla.

Difuzno svijetlo      ono daje najjednolikiju raspodijelu svijetla.

Pozadinsko svijetlo   se koristi za više pouzdano otkrivanje oblika i omogućavanje dimenzionalnih mjerenja.

Stroboskopsko   su potrebna kada je korištena “area” kamera u jako brzim primjenama. Strobo svijetlo zamrzuje sliku kako bi se
                            izbjegla zamućenja.

Link na Vodič osvijetljenja Dolan-Jenner
 

  
    Sklopovi za prihvat i pretvorbu slike

Image acquisition hardware ili frame grabber nam je potreban da bi sliku, koja se dovede iz kamere prenese u PC, pri PC-baziranim MV sistemom,  za daljnju obradu. Za analogne kamere njihov signal se najprije mora konvertrati u digitalni format, digitalizirati, pomoću digitalizatora koji se na novijim karticama nalazi na njima. Kamere koje imaju digitalni izlaz one informaciju o slici odmah šalju u memoriju ili/i na video-karticu. Za digitalne kamere korištene su digitalne kartice za prikupljanje slika, a podaci o slici preneseni od kamere do računala su digitalnog formata. Digitalne kamere imaju prednost u niskom šumu, većem omjeru slikovnog otipkavanja, i imaju veću rezoluciju. Digitalne kamere i sklopovi za prihvat digitalne slike su skuplji od analognih sistema, pogotovo kod visokorezolucijskih digitalnih kamera. Ali dakako, razlika u cijeni između analognog i digitalnog sistema konstantno opada. Mnogo suvremenih kartica za prihvat i pretvorbu slike su dostupne u PCI sabriničkom formatu za brži podatkovni transfer do memorije i/ili displeya. Korištene tehnologije, kao sabirničko upravljanje (bus mastering) i DirectDraw zajedno povećavaju veći transferomjer sa manjim opterećenjem CPU-a.
Ostale značajke kartica za prihvat i pretvorbu slike za PC-baziranaMV uključuju i sljedeće:

- podržavanje više kamera - Neke napredne slikovno prikupljačke kartice podržavaju prikupljanje slika od više kamera
                                                simultano i neovisno.  Koriste se kod složenijih i kompleksnijih MV sistema za jeftiniju varijantu.
 - okidački i strobo mod – Slikovno prikupljačke kartice tipično podržavaju na kartici vanjsko-okidačku mogućnost za vremensko
                                           usklađivanje slikovnog prikupljanja. Neke kartice podržavaju konfiguriranje strobo kontrole svijetla i
                                           sinkronizma. Ove osobine traže i kompatibilan primjenjem program za to korištenje.
-konfigurabilni digitalni U/I – Neke slikovno prikupljačke kartice podržavaju konfiguriranje U/I linija za međudjelovanje sa ostalim
                                                 uređajima i kontrolerima. Npr., različite izlazne linije mogu biti postavljene visoko ili nisko u različita
                                                 vremena tokom nekog ispitnog ciklusa da pokazuje rezultat nekog ispitivanja (kraj ciklusa, ispitivanje je
                                                 prošlo, ispitivanje nije prošlo, ...). Te osobine ponovo zahtijevaju kompatibilnost primjenjenih programa
                                                 u određenoj aplikaciji.

Primjenjeni programi u PC-baziranim MV sustavima  najčešće su kreirani na jedan od slijedeća tri pristupa:
        1. koristi MV biblioteke sa custom kodom razvijenim koristeći Visual C/C++, Visual Basic ili Java.
                U zadnje vrijeme to je efikasan alat; biblioteke moraju biti razvijene za sve primjene; taj način nije prigodan za
                krajnje  korisnike, već za proizvođače i sklapatelje sistema.
        2. koristi grafičko programersko okruženje koje koristi ikone za predstavljanje MV i ostalih control/display funkcija.
                Može biti lakše za učenje i razvoj; nije originalno razvijeno za industrijski MV, nego  generalno, za usmjereno
                prikupljanje podataka; to omogućuje blokovno slaganje MV sistema i analizu pojedinih blokova ili elemenata koji
                su problematični i čine značajne probleme pri slaganju kompletnog MV sistema.
        3. koristi konfiguracijske primjene programa za MV.
                Koncept konfiguracijskog MV primjenjivog programa je da osigura proizvođačima uređaja, sklapateljima sistema i
                krajnjim korisnicima da samo klikom definiraju funkciju  MV sistema; to je sposobno i za mnoge osnovne MV
                primjene, ali ne i za sve; to su zajedničke potrebe jednog automatiziranog proizvođača opreme i
                sklapatelja sistema kada implementiraju MV.
 
Povratak na SADRŽAJ

•  OSNOVE RADA MV SUSTAVA

MV počinje sa slikom. Ti problemi, povezani s kvalitetom slike u MV, slični su problemima povezanim s kvalitetom fotografske slike.

Razlozi upotrebe kvalitetnog osvjetljenja, kao i opis leća i senzora spomenuti su već ranije, pa da ih samo ponovimo neke osnovne značajke.

Razni tipovi osvijetljenja također mogu utjecati na kvalitetu slike. Npr., florescentno osvijetljenje u svom spektru ima veći udio plavog od inkandescentnog osvijetljenja.Osim toga, spektralna osjetljivost oka je veća na plavi dio spektra, dok je infracrveni dio spektra  kompatibilnij (bolji) sa spektralnom osjetljivošću "solid state" senzora koji se primjenjuju u MV-u.

Kao što uočljivost prilikom ljudskog nadziranja može biti poboljšana  "mekim" osvjetljenjem ili florescentnim lampama (punjenim plinovima koji osiguravaju veći udio crvenog u spektru svjetla lampe), to može biti i za slučaj MV-a. Spektar svjetla lampe može uzrokovati kontrast povezan sa specifičnom osobinom koja se analizira.

Kao i kod fotografije MV, upotebljava veće leće za "hvatanje" slike objekta  i fokusiranje na površini senzora. Kao što je već spomenuto, kvaliteta leća utječe na kvalitetu slike. Izobličenja i aberacije mogu utjecati na količinu značajki u prostoru slike. Rasipanje u lećama može utjecati na razdiobu svijetla po slikovnom prostoru. Povećanje leća mora biti u skladu sa primjenama. Slika objekta mora prekriti slikovni prostor senzora što je moguće više.  Tolerancije su dozvoljena  za svako uočavanje pogreške povezano s pozicijom objekta i ponavljanjem te pozicije. Fokus  leće i otvor blende mora biti otimiziran da održava dubinu polja koji je povezan sa objektom.

Senzor slike korišten u MV-u je taj koji određuje granice odbacivanja detalja koji ulaze u sustav. Slikovni senzor ima konačan broj diskretnih detektora i to će ograničiti širinu (veličinu) podatkovnih elemenata koji se mogu prenijeti (što će reducirati sliku).

Tako i najmanji dio podataka (informacije) koji se odstrani, biti će funkcija ispuštenog pogleda. Jednostavan primjer može biti prikazan na običnoj fotografiji: kada se zauzme panoramski pogled za slikanje udaljenih planina, obitelj koja stoji u podnožju planina majčešće neće biti primjećena. Drukčije, ako koristimo druge leće i približimo se obitelji, tada se može uhvatiti izraze lica pojedinih članova obitelji, ali rezulitrajuća slika neće uključivati i vrhove planina.

Ako primjene zahtijevaju 1-inčno polje pogleda i senzor sa uređajem veličine od 500 podatkovnih točaka koji je korišten, tada je veličina podatkovne točke oko 0.002 inča po strani. Mogućnost MV-a da smanuje detalje je generalno bolja nego promjena veličine prostorne podatkovne točke.

Na način kako može ljudsko oko vidjeti zvijezde na nebu noću zbog kontrasta svijetla,  tako postoje MV tehnike koje dopuštaju sistemu da odbacuju detalje koji su manji od prostornog podatkovnog elemenata (piksela). Kontrast je tu kritičan. Zahtjev za podpikselnu osijetljivost varira od proizvođača do proizvođača, i ovisi o izradi i primjeni.

U svim dijelovima MV sistema, do sada objašnjenim, informacija o slici je bila u analognom formatu. Da bi računalo moglo obrađivati sliku, analogna slika mora biti digitalizirana. Ova operacija sadržava sempliranje na diskretnim pozicijama analogno analognom signalu što podudara grafu osvijetljenja u odnosu na vrijeme kvantiziranja svijetline u toj točci (pikselu).

Trenutačna svijetlina  ovisi o osvijetljenju, relativnom sadržaju objekta, stanju u atmosferi između osvijetljenja i objekta, te objekta i kamere, specifičnoj osjietljivosti detektora u slikovnom osijeetilu (kameri). Mnogi MV sistemi karakteriziraju svijetlinu sa vrijednošći između 0 i 255. To je generalno bazirano na nivo sivoga (shade of gray).

Današnji MV sistemi uglavnom su monokromatski. Time boja može biti važan faktor o veličini svijetline. Npr., moguće je imati sjene crvene ili sjene zelene na slici koje imaju istu veličinu svijetline. U mnogo slučajeva gdje imamo potrebu za bojom, filteri su korišteni kako bi eliminirali  boje koje nisu interesantne za pojedinu primjenu. U tom slučaju nivo sivog je indikator nivoa zasićenja vezan za pojedinu boju.

Sada imamo sliku koja je pripremljena za računalo. U mnogim MV sistemima digitalizirana slika je spremljena u memoriju koja je razdvojena od računala. Ova memorija naziva se spremnikom slike (frame grabber), gdje je frame izraz korišten kod televizije, a sinonim je za jednu sliku. U nekim slučajevima to sklopovlje koje ima ulogu spremanje framea, ujedno uključuje i anlogno-digitalnu pretvorbu i ostalu elektroniku. To omogućuje da se slika vidi nakon određenih koraka procesiranja, (da se vide efekti procesiranja).

Računalo može sada obrađivati sliku. To se generalno misli na procesiranje slike. U naknadnim operacijama na slici, računalo se koristi za analizu slike, donosi odluku o slici, i izvršava sukladnu operaciju.  Ono što se tipično odnosi na MV sisteme je kombinacija slikovno procesirajuće , analizirajuće  i odlučivačke tehnike koje su uključene u računalo.

Dobra analogija se može napraviti i za toolbox. Danas svi MV sistemi uključuju nekakve osnovne alate, kao što su npr. čekić, izvijač i sl. osnovni u alatnoj kutiji. Iza toga, različiti proizvođači su razvili odgovarajuće alate, najčešće vođeni specifičnim slučajevima primjena. Zato, objašnjenja koja su najčešće data za MV, kao npr. "idiotski stručnjak" (idiot savant), jako su prikladna. Tako, mnoge platforme su odlične za neke vrste primjena, ali nisu optimalne za druge primjene.

Važno je odabrati vizuelnu platformu ili toolbox sa mnogim prilagođenim alatima za primjenu.  Ne postoji danas ni jedan MV sistem koji dolazi u dodir sa širokim mogućnostima slikovnog razumijevanja koje imaju ljudi.  Za mnoge primjene, različiti alati će zaista obaviti posao, bez žrtvovanja performansi. S druge strane, u nekim slučajevima performanse mogu biti marginalne (minimalne).

Procesiranje slike  generalno se vrši  na slici iz dva razloga: da  poboljša sliku u svrhu lakšeg i boljeg donošenja određene odluke povezane sa slikom, i druga je da segmentira sliku ili da izdvoji bitne značajke od nebitnih.. Poboljšanje može biti izvedeno, na primjer da ispravi neuniformnosti u osjetljvosti od foto-sloja do foto-sloja u senzoru slike, za ispravak  izobličenja, ispravak neuniformnosti osvijetljenja, poboljšanja kontrasta scene, ispravak perspektive, itd.

Ti koraci poboljšanja mogu biti jednostavni poput dodavanja  ili izvlačenja specifičnih vrijednosti za svaki nivo sivog ili mogu uvesti logičke operacije u obradu slike. Postoje mnogo takvih načina (rutina). Jedan takav način često upotrebljavan kao alat za obradu slike je histogram. On prikazuje relativnu pojavu nivoa sivog na slici.

Jedna od upotrebe histograma je da poboljša kontrast. Npr., histogram je matematički redistribuiran tako da su pikselima  pridjeljeni nivoi sivoga od 0 do 255. U slici s takvim načinom poboljšanja kontrasta bit će lakše postaviti granice ili odrediti specifični nivo sivoga ili praga koji se upotrebljava za binariziranje slike. Binariziranje slike ili segmentacija slike bazirana na pragu iznad kojeg su svi pikseli "1" i ispod kojeg su svi "0" je konvencijonalni segmentacijski alat uključen u većini MV platforma, koji je efektivan tamo gdje postoji visoki kontrast .

Tamo gdje kontrast u slici nije stalan, segmentacija bazirana na rubovima je pogodnija. Rubovi mogu biti karakterizirani kao mjesta gdje postoji promjena gradijenta sivih tonova. I gradijent i smjer promjene mogu biti upotrebljeni za karakterizaciju ruba. Značajni rubovi mogu biti uzrokovani sjenama i reflekcijskom promjenama na površini, u vezi s granicama samog objekta. Sadržaj same slike može također doprinjeti određivanju rubova. Npr., neželjena poroznost može također doprinjeti poboljšanju karaktrizacije rubova.

Mnogo je razilčitih načina za određivanje rubova. Jedan  od najjednostavnijih načina je pomoćo velikih promjena sivog koji se javlja na mjestu gdje postoji rub. Bilokako, rubovi se pojavljuju preko nekoliko susjednih piksela, pa je u vrijednosti piksela princip određivanja ruba preko piksela. Zbog toga, postoje načini da se matematički diskriminira fizička pozicija ruba na vrijednosti manje od veličina piksela. Opet, postoji puno mogućnosti da se izvedu ti proračuni (tzv. subpixel calculations), a rezultati su ovisni o aplikaciji. Stoga je vazno voditi računa o tome da karakteristike dane aplikacije mogu reducirati učinkovitost upotrijebljenih tehnika (tzv. subpixelling techniques).

Nakon što obavi rutine obrade slike u svrhu poboljšanja i segmentiranja, računalo sada vrši analizu slike. Specifičnosti provođenja analize jako ovise o aplikaciji. Na primjer, u navođenju robota na segmentiranoj slici tipično se provodi geometrijska analiza.
Obzirom na prag ili rub segmentirane slike moguć je izračun centralne vrijednosti i proslijeđivanje robotu kao koordinate na kojoj treba, npr. pokupiti određeni objekt.

U slučaju upotrebe MV sustava za provođenje određenog tipa nadzora (inspekcije), postoje stotine raznih tipova tehnika analize.
Broj piksela povezan s binariziranom slikom, ili pragom slike, može se, npr. prebrojiti, te upotrijebiti kao relativno jednostavna mjera cjelovitosti objekta. Može se brojiti broj prijelaza piksela iz crnog u bijelo i udaljenost između prijelaza te upotrijebiti za mjerenje granica objekta. Može se brojiti i broj piksela povezanih s rubom. Vektori povezani sa smjerom gradijenta na rubu mogu biti upotrijebljeni  u svrhu analize (model baziran na rubovima može biti izveden tamo gdje rubovi mogu biti karakterizirani kao vektori određenog smjera i duljine). Geometrijske značajke mogu biti "izvučene" iz poboljšane slike i upotrijebljene kao osnove odlučivanja.

Te iste tehnike mogu biti upotrijebljene u aplikacijama vezanim uz prepoznavanje uzoraka. U svakom slučaju uzorak može biti definiran pomoću ekstrakcije jedne ili više, već ranije spomenutih značajki slike. Npr., kombinacija broja prijelaza i rubnih piksela može biti dovoljna za donošenje suda o uzorcima, odnosno da razluči između uzoraka. Drugi pristup može biti korištenje geometrijskih osobina za razlučivanje uzoraka. To može uključivati duljinu, širinu, omjer širine i duljine ,...

Jednum kad je računalo reduciralo sliku na skup značajki upotrijebljenih  kao osnovu analize, ono tipično upotrebljava deterministički ili vjerojatnosni pristup za analizu tih značajki. Vjerojatnosni pristup  je onaj koji sugerira da davanjem  određene osobine povezane sa značajkom, postoji velika vjerojatnost da je objekt u stvari dobar. Tako, npr., upotrebljavajući konačni  broj piksela kao indikaciju kompletnosti objekta,  velika je vjerojatnost da, ako ukupni broj piksela prekorači 10000, je objekt kompletan. Ako je manje od 10000 onda objekt mora biti odbačen jer je karakteriziran kao nekompletan. Neki uzimaju to kao vrlo dobar kriterij. Ujedno je moguće postaviti granicu oko tog kriterija, tj. vrijednost treba pasti između npr. 10000 i 10500. Indikacija broja piksela većeg od 10500 može biti npr., indikacija prejakog bljeska.

Deterministički pristup je onaj koji upotrebljava fizičke osobine kao kriterij. Npr., ako je udaljenost između dvije granice jedan inča +/-0.005", ili ako  opseg  objekta mora pasti između 12 inča +/-0.02". Uzorak mora odgovarati određenom kriteriju da se smatra odgovarajućim (npr. odnos dužina/širina, opseg, itd. mora odgovarati određenoj vrijednosti).

U determinističkom modu svaka od značajki može biti povezana s vektorom u prostoru odlučivanja. U primjenama prepoznavanja uzoraka, kombinacijom vektora  ili najmanje udaljenosti s poznatim skupom značajki za svaki uzorak odlučuje se koji uzorak treba biti izabran. Taj način razvoja povezan je s teorijom odlučivanja. Drugi način analize je onaj baziran na sintaktičkim tehnikama. U tim slučajevima, primitivi povezani s djelovima slike su izdvojeni i veza između njih je uspoređena s poznatom bazom podataka slike.

Drugim riječima, primitivi i njihove međusobne veze moraju poštivati skup pravila. Upotrebljavajući sintaktičke tehnike, jedna bi mogla zaključivati određene primitive i njihovu poziciju znajući nešto o drugim primitivima na slici i njihovoj poziciji, međusobno se poštujući. To bi mogla biti tehnika za nadziranje djelova koji se možda prekrivaju, a još uvijek bi bila u mogućnosti donijeti određene odluke u vezi s tim djelovima, iako neki nisu vidljivi u cijelosti.

Dostupno je mnogo MV alata i specifičnih alata uvijetovanih određenim primjenama. Danas se MV tehnologija može naći praktički u svakoj proizvodnoj industriji. Njaveći usvajač te tehnologije do sada je elektronička industrija. U mikro elektronici MV tehnike su upotrebljene za automatsku provedbu inspekcije procesa proizvodnje integriranig krugova (proizvodnja foto maski, ..., inspekcija gotovih kućišta za prodaju).

Povratak na SADRŽAJ

• PRIMJERI PRIMJENE MV SISTEMA

Kroz proces proizvodnje (ručne), machine vision se koristi kao povratna veza, kako bi vratio podatak o korekciji proizvodnje u različitim procesima proizvodnje, kao die-slicing povezianje i povezivanje žicom. U industriji makroelektronike, se koristi kako bi nadzirao topologiju štampanih veza, savršenosti izvedbe, nadziranje smještanja komponenti i njihovo slaganje. MV se još koristi kao povratna veza u svezi sa smještajem komopnenata. Postao je sastavni dio proizvidnog procesa povezan sa smiještanje nosača čipova sa relativno mnogo pinova koji su gusto smiješteni.

U industriji koja proizvodi tzv.“beskrajne uzorke”, kao što su industria papira, plastike i tekstila, tehnike MV-a se koriste za vršenje nadziranja cjelovitosit  proizvoda. Gdje je potrebno prekrivanje proizvoda tu se isto koristi MV kako bi osigurali prekrivanje i kvalitetu prekrivanja. U tiskarskoj industriji MV se koristi u svezi registracije.

U industriji hrane MV se koristi u krajnjem procesu za nadziranje i sortiranje, kao što su sortiranje defektnih prozivoda (proizvodi kojima nešto fali, npr. po dimenzijama pre-veliki ili -mali proizvodi , ... ).

Na kraju pakiranja koristi se za utvrđivanje veličine i oblika proizvoda kao što su čokoladice i keksi, kako bi se osiguralo da pakiranjem stanu  u svoj paket.

U industriji priozvoda široke potrošnje, MV je korišten u različitim primjenama. To uključuje utvrđivanje oznaka, kao što su utvrđivanje pozicije, kvalitete i korekcije oznaka. U farmaceutskoj industriji MV se koristi za vršenje verifikacije karaktera, kao što je verifikacija ispravnosti i cjelovitosti karaktera i slažu  li se s datumom i lot kodom.

Autimobilska industrija koristi MV u raznim primjenama. To uključuje “gledanje”  u zavarivanje i spajanje velikih površina metala, uključujući finalno spajanje auta; gledanje kvalitete farbanja, npr. sjaj; ispitivanje greške štampanja na površinama metala; utvrđivanje kompletnosti različitih slaganja od kugličnih ležajeva do prijenosa... ; ono je isto korišteno u svezi sa robotima za ostvarivanje vizualne povratne veze kod sealant (štancanja) aplikacija, pri aplikacijama montiranja vjetrobranskih stakla, ...

Industrija četkica za zube ,npr., koristi vision sistem za provjeru cijelosti četkica. Container industrija koristi MV tehniku široko: pri metalnim konzervama MV se koristi za ispitivanje kvalitete krajeva konzervi, dubinu   prbačenih rubova...; konzerva se ispituje za unutarnja defektna stanja.

U industriji stakla, MV se koristi za ispitivanje sidewall greški, greški spajanja, dimenzija i oblika (npr. praznih boca). U tom slučaju, MV tehnika može upravljati sa 1800÷2000 objekata po minuti.

• KORIŠTENI IZVORI

Povratak na SADRŽAJ

• NEKI PROIZVOĐAČI I DISTRIBUTERI MV OPREME

Povratak na SADRŽAJ

• RAZNO