Искусственный интеллект и 3D-система машинного зрения отвечают за сортировку фруктов
Принцип работы 3D-системы компьютерного зрения для сортировки фруктов
Система машинного зрения на базе глубокого обучения состоит из времяпролетной камеры Basler blaze и стандартного ПК. Камера Basler blaze позволяет получать 3D-изображения высокого разрешения с почти миллиметровой точностью. Она не только генерирует полутоновое изображение на основе профиля яркости, но и определяет расстояние для каждого отдельного пикселя, измеряя время, необходимое световым импульсам в ближнем инфракрасном диапазоне, чтобы покрыть расстояние до объекта и обратно. Полученное 3D-изображение будет представлено виде плотного множества точек с дополнительной информацией об объекте съемки. По сравнению с традиционными RGB-изображениями, при использовании такой камеры информация о цвете заменяется информацией о форме, что не только несет преимущества, такие как одновременное распознавание красных и зеленых яблок, но также позволяет решать другие задачи, включая определение точного положения и измерение габаритов обнаруженных объектов.
Откройте для себя весь ассортимент компонентов для 3D-систем3D-система обработки изображений и искусственный интеллект (ИИ) работают в паре
Программное обеспечение является неотъемлемой частью этого решения. Оно состоит из двух основных компонентов: камеры Basler blaze SDK и прикладного программного обеспечения на базе ИИ.
Удобный кроссплатформенный интерфейс программирования Basler blaze гарантирует простую интеграцию с программным обеспечением Deep Learning DS компании Data Spree. Это программное решение, основанное на глубоких нейронных сетях (глубокое обучение), предлагает действительно удобный интерфейс и позволяет разрабатывать модели глубокого обучения, не обладая какими-либо специальными знаниями. С помощью прикладного программного обеспечения можно значительно упростить отдельные рабочие этапы проектирования системы, такие как сбор данных, аннотирование, обучение, подготовка и развертывание обученной сети на целевом устройстве. Узнайте больше об отдельных рабочих этапах из практического примера.
Загрузить практический примерОбзор преимуществ 3D-системы компьютерного зрения для сортировки фруктов
Basler предлагает не только аппаратные компоненты для 3D-систем машинного зрения, но также поддержку в реализации соответствующих программных решений. При необходимости мы также привлекаем компании из нашей обширной партнерской сети, которые помогают нам удовлетворять требования клиентов.
Удобный кроссплатформенный интерфейс программирования (Basler blaze SDK) с примерами программного кода
Зарекомендовавшая себя в отрасли прочная камера с классом защиты IP67.
Простота установки аппаратных компонентов благодаря встроенному источнику света и откалиброванной оптики.
Более точное и надежное распознавание и классификация объектов за счет интеграции пространственной информации, получаемой с помощью 3D-камеры (времяпролетным методом), в обучение нейронных сетей.
Упрощение архитектуры системы, поскольку для решения большинства задач больше не требуется дополнительный сенсор.
Точные результаты измерений даже в условиях слабой освещенности, при дневном свете и с низкой контрастностью.