Автоматизація вимірювання: визначення розмірів об'єктів за допомогою комп'ютерного зору

Автоматизація вимірювання: визначення розмірів об’єктів за допомогою комп’ютерного зору

5 Березня 2024 в 23:11 27

Використання технологій комп’ютерного зору для автоматизації процесів вимірювання об’єктів відіграє ключову роль в сучасній промисловості. Спроможність точно визначати розміри об’єктів у реальному часі може значно покращити ефективність виробничих та логістичних процесів.

Основним завданням в проекті, який має на меті розміщення камери над об’єктами (наприклад, брусками) для визначення їх країв та подальшого аналізу розмірів, є розробка алгоритму, який здатен ефективно розпізнавати та вимірювати об’єкти в автоматизованому режимі. Для цього можна застосувати різні методи та інструменти комп’ютерного зору.

Визначення країв об’єктів

Першим кроком у розробці такого проекту є визначення країв об’єктів. Це можна здійснити за допомогою алгоритмів виявлення країв, таких як Canny, Sobel або Prewitt. Ці алгоритми аналізують зображення, щоб ідентифікувати раптові зміни інтенсивності, які зазвичай відповідають краям об’єктів.

# Приклад коду на Python за допомогою бібліотеки OpenCV для виявлення країв з використанням алгоритму Canny
import cv2
import numpy as np
# Завантаження зображення
image = cv2.imread('path_to_image.jpg')
gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
# Використання Canny алгоритму для виявлення країв
edges = cv2.Canny(gray_image, threshold1=50, threshold2=150)
# Показати зображення
cv2.imshow('Detected Edges', edges)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

# Приклад коду на Python за допомогою бібліотеки OpenCV для виявлення країв з використанням алгоритму Canny

import cv2

import numpy as np

# Завантаження зображення

image = cv2.imread('path_to_image.jpg')

gray_image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# Використання Canny алгоритму для виявлення країв

edges = cv2.Canny(gray_image, threshold1=50, threshold2=150)

# Показати зображення

cv2.imshow('Detected Edges', edges)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

Алгоритми розпізнавання об’єктів

Після ідентифікації країв необхідно розробити або інтегрувати алгоритми розпізнавання об’єктів для подальшого аналізу. Такі алгоритми можуть використовувати машинне навчання або глибинне навчання для класифікації та розміщення об’єктів на зображенні.

Для визначення довжини об’єктів важливо правильно калібрувати камеру та розробити алгоритм, здатний порівнювати виміряні на зображенні розміри з реальними. Це можна досягти за допомогою використання стандартних об’єктів відомого розміру для калібрування системи перед початком вимірювань.

Інтеграція з автоматизованою системою

Ключовим аспектом проекту є інтеграція розробленого рішення з існуючою автоматизованою системою для неперервного моніторингу та аналізу об’єктів. Це включає в себе розробку програмного забезпечення, яке може обробляти дані з камери в реальному часі, а також зберігати та аналізувати зібрану інформацію.

Завдяки застосуванню комп’ютерного зору та автоматизованих систем вимірювання можна значно підвищити точність та ефективність процесів вимірювання в різних галузях, від промислового виробництва до логістики. Це дозволяє не лише знизити виробничі витрати, але й підвищити якість продукції за рахунок точного контролю розмірів та форм об’єктів.

Заключні зауваження

Використання комп’ютерного зору для автоматизації вимірювань є перспективним напрямком, який відкриває широкі можливості для оптимізації виробничих процесів. Розробка ефективних алгоритмів виявлення країв та розпізнавання об’єктів, інтеграція з автоматизованими системами та точна калібрування камер можуть значно покращити якість та продуктивність виробництва.