ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಎಂದರೇನು ಮತ್ತು ಅದು ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ?

ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಉತ್ಪಾದನೆ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ನಿಮಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಉತ್ಪಾದನಾ ಮಾರ್ಗ ಅಥವಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಾಗಿ ಯಂತ್ರ (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್, ಕೃತಕ) ದೃಷ್ಟಿ ಏನು ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಏನು ಮಾಡಬಾರದು ಎಂಬುದನ್ನು ಜನರು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಜನರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಹಾಗಾದರೆ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ನಿಖರವಾಗಿ ಏನು ಮತ್ತು ಅದು ನಿಜವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?

ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿ ಎನ್ನುವುದು ಆಧುನಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದ್ದು, ಡಿಜಿಟಲ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಯಂತ್ರದಿಂದ ಅರ್ಥೈಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಭೌತಿಕ ಪ್ರಪಂಚದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು, ಸಂಸ್ಕರಿಸಲು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.

ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿಯ ಬಳಕೆ

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಎನ್ನುವುದು ಒಂದು ಅಥವಾ ಹೆಚ್ಚಿನ ಕ್ಯಾಮೆರಾಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಕೈಗಾರಿಕಾ ಅಥವಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ. ಪರಿಣಾಮವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಂತರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳು ಅಥವಾ ಉತ್ಪಾದನಾ ಚಟುವಟಿಕೆಗಳನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು.

ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕಾರ್ಯಕ್ಕೂ ಸರಿಯಾದ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಯಂತ್ರಗಳಿಗೆ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿಯ ಬಳಕೆಯು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ, ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ನಮ್ಯತೆಯ ಬಳಕೆಯ ಮೂಲಕ ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪಾದನಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಸ್ತುತ, ಕೈಗಾರಿಕಾ ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿ ಬಳಕೆಯು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಸುಧಾರಿಸಿದೆ. ಇದು ಕಡಿಮೆ ವೆಚ್ಚದಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸಿದೆ ಮತ್ತು ವಾಹನ ಮತ್ತು ಆಹಾರದಿಂದ ಹಿಡಿದು ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಲಾಜಿಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ವರೆಗೆ ಉದ್ಯಮದ ಬಹುತೇಕ ಎಲ್ಲಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ.

ಒಂದು ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಬಳಕೆಯು ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಲೈನ್ ಆಗಿರುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಒಂದು ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ ನಂತರ ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಪ್ರಚೋದಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಸ್ತುವಿನ ಸ್ಥಾನ, ಅದರ ಬಣ್ಣ, ಗಾತ್ರ ಅಥವಾ ಆಕಾರ ಮತ್ತು ವಸ್ತುವಿನ ಉಪಸ್ಥಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಕ್ಯಾಮರಾವನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಪ್ರಮಾಣಿತ 2D ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಬಾರ್‌ಕೋಡ್‌ಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಬಹುದು ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು ಅಥವಾ ಮುದ್ರಿತ ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಸಹ ಓದಬಹುದು. ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ ನಂತರ, ಮುಂದಿನ ಉತ್ಪನ್ನದೊಂದಿಗೆ ಏನು ಮಾಡಬೇಕೆಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವ ಸಂಕೇತವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಭಾಗವನ್ನು ಕಂಟೇನರ್‌ಗೆ ಬಿಡಬಹುದು, ಶಾಖೆಯ ಕನ್ವೇಯರ್‌ಗೆ ರವಾನಿಸಬಹುದು ಅಥವಾ ಇತರ ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಿಗೆ ರವಾನಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಪಾಸಣೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಯಾವುದೇ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಸ್ತುವಿನ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು ಸರಳ ಸ್ಥಾನ ಸಂವೇದಕಗಳು.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ:

• QA,
• ರೋಬೋಟ್ (ಯಂತ್ರ) ನಿಯಂತ್ರಣ
• ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯ,
• ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ನಿಯಂತ್ರಣ,
• ಮಾಹಿತಿ ಸಂಗ್ರಹ,
• ಯಂತ್ರ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ,
• ವಿಂಗಡಣೆ ಮತ್ತು ಎಣಿಕೆ.

ಅನೇಕ ತಯಾರಕರು ತಪಾಸಣಾ ಸಿಬ್ಬಂದಿಗೆ ಬದಲಾಗಿ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಾರೆ ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ತಪಾಸಣೆಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಇದು ವೇಗವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಗಡಿಯಾರದ ಸುತ್ತ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ನಿಮಿಷಕ್ಕೆ ನೂರಾರು ಅಥವಾ ಸಾವಿರಾರು ಭಾಗಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾನವರಿಗಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಥಿರವಾದ ಮತ್ತು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹ ತಪಾಸಣೆ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಬಹುದು.ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಆದಾಯವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಅನುಸರಣೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ತಯಾರಕರು ಹಣವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತಮ್ಮ ಲಾಭದಾಯಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಬಹುದು.

ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ

ಕೈಗಾರಿಕಾ ಯಾಂತ್ರೀಕೃತಗೊಂಡ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಫೋಟೊಸೆಲ್ ಸರಳವಾದ ಸಂವೇದಕಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ನಾವು ಇದನ್ನು "ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್" ಅಥವಾ ಡಿಜಿಟಲ್ ಎಂದು ಕರೆಯುವ ಕಾರಣ ಅದು ಕೇವಲ ಎರಡು ರಾಜ್ಯಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ: ಆನ್ ಅಥವಾ ಆಫ್.

ಡಿಸ್ಕ್ರೀಟ್ ಫೋಟೊಸೆಲ್ (ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಸಂವೇದಕ) ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ತತ್ವವು ಬೆಳಕಿನ ಕಿರಣವನ್ನು ರವಾನಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಸ್ತುವಿನಿಂದ ಬೆಳಕು ಪ್ರತಿಫಲಿಸುತ್ತದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು. ಯಾವುದೇ ವಸ್ತುವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಬೆಳಕು ಫೋಟೊಸೆಲ್ ರಿಸೀವರ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರತಿಫಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ವಿದ್ಯುತ್ ಸಂಕೇತ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ 24 ವಿ, ರಿಸೀವರ್‌ಗೆ ಸಂಪರ್ಕ ಹೊಂದಿದೆ.

ವಸ್ತುವು ಇದ್ದರೆ, ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಆನ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ವಸ್ತುವನ್ನು ಅಳಿಸಿದಾಗ, ಸಿಗ್ನಲ್ ಅನ್ನು ಮತ್ತೆ ಆಫ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.

ಅಂತಹ ಸಂವೇದಕವು ಅನಲಾಗ್ ಆಗಿರಬಹುದು. ಎರಡು ರಾಜ್ಯಗಳ ಬದಲಿಗೆ, ಅಂದರೆ. ಆಫ್ ಮತ್ತು ಆನ್, ಇದು ಅದರ ರಿಸೀವರ್‌ಗೆ ಎಷ್ಟು ಬೆಳಕು ಮರಳುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು. ಇದು 256 ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬಹುದು, 0 (ಬೆಳಕು ಇಲ್ಲ ಎಂದರ್ಥ) ನಿಂದ 255 ವರೆಗೆ (ಅಂದರೆ ಸಾಕಷ್ಟು ಬೆಳಕು).

ಒಂದು ವಸ್ತುವನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಚೌಕ ಅಥವಾ ಆಯತಾಕಾರದ ರಚನೆಯಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಸಲಾದ ಸಾವಿರಾರು ಸಣ್ಣ ಅನಲಾಗ್ ಫೋಟೊಸೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.ಸಂವೇದಕವು ಸೂಚಿಸುವ ಸ್ಥಳದ ಪ್ರತಿಫಲನದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಇದು ವಸ್ತುವಿನ ಕಪ್ಪು ಮತ್ತು ಬಿಳಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಚಿತ್ರಗಳಲ್ಲಿನ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ಗಳನ್ನು "ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳು" ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಸಹಜವಾಗಿ, ಚಿತ್ರವನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸಾವಿರಾರು ಸಣ್ಣ ದ್ಯುತಿವಿದ್ಯುತ್ ಸಂವೇದಕಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಬದಲಾಗಿ, ಲೆನ್ಸ್ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಬೆಳಕಿನ ಶೋಧಕಗಳ ಅರೆವಾಹಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ CCD (ಚಾರ್ಜ್ ಕಪಲ್ಡ್ ಡಿವೈಸ್) ಅಥವಾ CMOS (ಕಾಂಪ್ಲಿಮೆಂಟರಿ ಮೆಟಲ್-ಆಕ್ಸೈಡ್-ಸೆಮಿಕಂಡಕ್ಟರ್) ನಂತಹ ಬೆಳಕಿನ-ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಅರೆವಾಹಕ ಸಾಧನಗಳ ಸರಣಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಈ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಸಂವೇದಕಗಳು ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳಾಗಿವೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಾಲ್ಕು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳು

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯ ನಾಲ್ಕು ಮುಖ್ಯ ಅಂಶಗಳು:

• ಮಸೂರಗಳು ಮತ್ತು ಬೆಳಕು;
• ಚಿತ್ರ ಸಂವೇದಕ ಅಥವಾ ಕ್ಯಾಮೆರಾ;
• ಪ್ರೊಸೆಸರ್;
• ಭೌತಿಕ ಇನ್‌ಪುಟ್/ಔಟ್‌ಪುಟ್ (I/O) ಸಂಪರ್ಕ ಅಥವಾ ಇನ್ನೊಂದು ಸಂವಹನ ವಿಧಾನದ ಮೂಲಕ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ವರ್ಗಾಯಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಬಣ್ಣ ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ಗಾತ್ರ, ಅಂಚಿನ ಸ್ಥಾನೀಕರಣ, ಚಲನೆ ಮತ್ತು ಪರಸ್ಪರ ಅಂಶಗಳ ಸಂಬಂಧಿತ ಸ್ಥಾನವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸೆರೆಹಿಡಿಯಲಾದ ಚಿತ್ರಗಳಿಗೆ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಮಸೂರಗಳು ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿಯುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬೆಳಕಿನ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಸಂವೇದಕಕ್ಕೆ ರವಾನಿಸುತ್ತವೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಕ್ಯಾಮೆರಾವನ್ನು ಸೂಕ್ತವಾದ ಲೆನ್ಸ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಬೇಕು.

ಹಲವು ವಿಧದ ಮಸೂರಗಳಿದ್ದರೂ, ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಅನ್ವಯಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರ ಫೋಕಲ್ ಲೆಂತ್ ಮಸೂರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವಾಗ ಮೂರು ಅಂಶಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿವೆ: ವೀಕ್ಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರ, ಕೆಲಸದ ದೂರ, ಕ್ಯಾಮೆರಾ ಸಂವೇದಕ ಗಾತ್ರ.

ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಬೆಳಕನ್ನು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಬೆಳಕು ಬರುವ ದಿಕ್ಕು, ಅದರ ಹೊಳಪು ಮತ್ತು ಗುರಿಯ ಬಣ್ಣಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ ಅದರ ಬಣ್ಣ ಅಥವಾ ತರಂಗಾಂತರವು ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಪರಿಸರವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವಾಗ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳಾಗಿವೆ.

ಉತ್ತಮ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪಡೆಯುವಲ್ಲಿ ಬೆಳಕು ಪ್ರಮುಖ ಭಾಗವಾಗಿದ್ದರೂ, ಚಿತ್ರವು ಎಷ್ಟು ಬೆಳಕನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದರ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವ ಇತರ ಎರಡು ಅಂಶಗಳಿವೆ. ಮಸೂರವು ದ್ಯುತಿರಂಧ್ರ ಎಂಬ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ, ಇದು ಮಸೂರವನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಲು ಹೆಚ್ಚು ಅಥವಾ ಕಡಿಮೆ ಬೆಳಕನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ಮುಚ್ಚುತ್ತದೆ.

ಮಾನ್ಯತೆ ಸಮಯದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ, ಇದು ಯಾವುದೇ ಬೆಳಕನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಅರೇಯನ್ನು ಹೊಡೆಯುವ ಬೆಳಕಿನ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಚಿತ್ರವನ್ನು ಎಷ್ಟು ಸಮಯದವರೆಗೆ ಪ್ರಕ್ಷೇಪಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಶಟರ್ ವೇಗ ಅಥವಾ ಮಾನ್ಯತೆ ಸಮಯ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ, ಶಟರ್ ಅನ್ನು ವಿದ್ಯುನ್ಮಾನವಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಮಿಲಿಸೆಕೆಂಡ್ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ. ಚಿತ್ರವನ್ನು ಸೆರೆಹಿಡಿದ ನಂತರ, ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಕರಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಮೊದಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ (ಪೂರ್ವ-ಸಂಸ್ಕರಣೆ), ಇತರವುಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುವ ವಸ್ತುವಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪೂರ್ವ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ಅಂಚುಗಳನ್ನು ತೀಕ್ಷ್ಣಗೊಳಿಸಲು, ವ್ಯತಿರಿಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಅಥವಾ ಅಂತರವನ್ನು ತುಂಬಲು ನೀವು ಚಿತ್ರಕ್ಕೆ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು. ಇತರ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪರಿಕರಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು ಈ ಕಾರ್ಯಗಳ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ.

ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿ ಎನ್ನುವುದು ಮಾನವ ದೃಷ್ಟಿಯನ್ನು ಅನುಕರಿಸುವ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಪಡೆದ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅರ್ಥೈಸಲು ನಿಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿ ಯಂತ್ರಗಳು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಅತ್ಯಂತ ಅನುಕೂಲಕರ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡಿಕೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಈ ಚಿತ್ರಗಳ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ಯಂತ್ರಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಬಳಸಿ ನಡೆಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಮುಂದುವರಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಸೆಂಬ್ಲಿ ಲೈನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿದೆ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಗುರಿ

ನಿಮ್ಮ ಗುರಿಯ ಕುರಿತು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯಲು ನೀವು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಕೆಲವು ಸಾಮಾನ್ಯ ಪರಿಕರಗಳು ಇಲ್ಲಿವೆ:

• ಪಿಕ್ಸೆಲ್ ಎಣಿಕೆ: ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿನ ಬೆಳಕು ಅಥವಾ ಗಾಢ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ತೋರಿಸುತ್ತದೆ.
• ಎಡ್ಜ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್: ವಸ್ತುವಿನ ಅಂಚನ್ನು ಹುಡುಕಿ.
• ಮಾಪನ (ಮಾಪನಶಾಸ್ತ್ರ): ವಸ್ತುವಿನ ಆಯಾಮಗಳನ್ನು ಅಳೆಯುವುದು (ಉದಾ. ಮಿಲಿಮೀಟರ್‌ಗಳಲ್ಲಿ).
• ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಮಾದರಿ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ಹೊಂದಿಸಿ ಅಥವಾ ಎಣಿಕೆ ಮಾಡಿ. ಇದು ತಿರುಗಿಸಬಹುದಾದ, ಇನ್ನೊಂದು ವಸ್ತುವಿನಿಂದ ಭಾಗಶಃ ಮರೆಮಾಡಬಹುದಾದ ಅಥವಾ ಇತರ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವಸ್ತುವನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
• ಆಪ್ಟಿಕಲ್ ಕ್ಯಾರೆಕ್ಟರ್ ರೆಕಗ್ನಿಷನ್ (OCR): ಸರಣಿ ಸಂಖ್ಯೆಗಳಂತಹ ಪಠ್ಯಗಳ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಓದುವಿಕೆ.
• ಬಾರ್‌ಕೋಡ್, ಡೇಟಾ ಮ್ಯಾಟ್ರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು 2D ಬಾರ್‌ಕೋಡ್ ಓದುವಿಕೆ: ವಿವಿಧ ಬಾರ್‌ಕೋಡಿಂಗ್ ಮಾನದಂಡಗಳಲ್ಲಿ ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ.
• ಸ್ಪಾಟ್ ಡಿಟೆಕ್ಷನ್: ಇಮೇಜ್‌ಗೆ ರೆಫರೆನ್ಸ್ ಪಾಯಿಂಟ್‌ನಂತೆ ಇಂಟರ್‌ಕನೆಕ್ಟೆಡ್ ಪಿಕ್ಸೆಲ್‌ಗಳ ಪ್ಯಾಚ್‌ಗಳಿಗಾಗಿ (ಬೂದು ವಸ್ತುವಿನಲ್ಲಿರುವ ಕಪ್ಪು ರಂಧ್ರದಂತಹ) ಚಿತ್ರವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ.
• ಬಣ್ಣ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: ಭಾಗಗಳು, ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಬಣ್ಣದಿಂದ ಗುರುತಿಸಿ, ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಬಣ್ಣದಿಂದ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿ.

ತಪಾಸಣೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಉದ್ದೇಶವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪಾಸ್/ಫೇಲ್ ಅಥವಾ ಮುಂದುವರೆಯುವುದು/ಮುಂದುವರಿಯುವುದಿಲ್ಲ ಎಂಬುದನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯಗಳ ವಿರುದ್ಧ ಹೋಲಿಸಲು ಬಳಸುವುದಾಗಿದೆ.

ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೋಡ್ ಅಥವಾ ಬಾರ್‌ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡುವಾಗ, ಫಲಿತಾಂಶದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮಾಪನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಅಳತೆ ಮಾಡಿದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಸಹಿಷ್ಣುತೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಆಲ್ಫಾನ್ಯೂಮರಿಕ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವಾಗ, OCR ಪಠ್ಯ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಸರಿಯಾದ ಅಥವಾ ಗುರಿ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಮೇಲ್ಮೈ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು, ದೋಷದ ಗಾತ್ರವನ್ನು ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳಿಂದ ಅನುಮತಿಸುವ ಗರಿಷ್ಠ ಗಾತ್ರಕ್ಕೆ ಹೋಲಿಸಬಹುದು.

ಗುಣಮಟ್ಟ ನಿಯಂತ್ರಣ

ಯಂತ್ರ ದೃಷ್ಟಿ ಉದ್ಯಮದಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ. ಈ ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಲಾಗಿದೆ ರೊಬೊಟಿಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿ, ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣ ಅಥವಾ ದೋಷಯುಕ್ತ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಪತ್ತೆಯಂತಹ ಉತ್ಪಾದನೆಯ ವಿವಿಧ ಹಂತಗಳಿಗೆ ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ನೀಡಲು ನಮಗೆ ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡಿ.

ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣವು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತೊಡೆದುಹಾಕಲು ಸೂಕ್ತ ಕ್ರಮಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ನಮಗೆ ಅನುಮತಿಸುವ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಧನಗಳ ಒಂದು ಗುಂಪಾಗಿದೆ. ಇದು ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ಮೇಲೆ ಹೆಚ್ಚು ಸಂಪೂರ್ಣ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತಲುಪಿದಾಗ ಅದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮತ್ತು ಸ್ಥಾಪಿತ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಮಾನದಂಡಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಕನಿಷ್ಠ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಅವಶ್ಯಕತೆಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಂದ ಹೊರಗಿಡಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಸಂಭವನೀಯ ಅಡಚಣೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾಗುತ್ತದೆ.ನಿರಂತರವಾಗಿ ತಪಾಸಣೆ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮೂಲಕ ಇದನ್ನು ಸಾಧಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲಿ ಗುಣಮಟ್ಟದ ನಿಯಂತ್ರಣದ ಬಳಕೆಯು ಹಲವಾರು ಪ್ರಯೋಜನಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ:

• ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿ;
• ಕಡಿಮೆ ವಸ್ತು ನಷ್ಟ;
• ಬೆಲೆ ಕುಸಿತ;
• ಅಂತಿಮ ಉತ್ಪನ್ನದ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟ.

ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯಲ್ಲಿ ಸಂವಹನ

ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಮತ್ತು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಸ್ವೀಕರಿಸಿದ ನಂತರ, ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿವಿಧ ಉದ್ಯಮದ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಸಂವಹನ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ನಿಯಂತ್ರಣ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ರವಾನಿಸಬಹುದು.

ಪ್ರಮುಖ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಈಥರ್‌ನೆಟ್/ಐಪಿ, ಪ್ರೊಫೈನೆಟ್ ಮತ್ತು ಮೊಡ್‌ಬಸ್ ಟಿಸಿಪಿಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತವೆ. RS232 ಮತ್ತು RS485 ಸರಣಿ ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್‌ಗಳು ಸಹ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಡಿಜಿಟಲ್ I/O ಅನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಕ್ರಿಯಾಶೀಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ನಿರ್ಮಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವರದಿಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿ ಸಂವಹನ ಮಾನದಂಡಗಳು ಸಹ ಲಭ್ಯವಿದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ

ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಕೈಗಾರಿಕೆಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಲಿನ ವಿಭಿನ್ನ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇಂದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ತಯಾರಿಸುವ ಯಾವುದೇ ಕಂಪನಿಯು ತಮ್ಮ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಭಾಗವಾಗಿ ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ದೃಷ್ಟಿಯ ಲಾಭವನ್ನು ಪಡೆಯಬಹುದು.

ಕೃತಕ ದೃಷ್ಟಿ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳ ಭೌತಿಕ ತತ್ವಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಅಂತಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ, ಮಾನವನ ಕಣ್ಣು ಏನು ನೋಡಬಹುದು, ಕ್ಯಾಮರಾ ನೋಡಬಹುದು (ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಹೆಚ್ಚು, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಡಿಮೆ), ಆದರೆ ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಡಿಕೋಡಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರವಾನಿಸುವುದು ಸಾಕಷ್ಟು ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿರುತ್ತದೆ.