Տեսակավորման տեխնոլոգիաների առաջընթացներ. տեսանելի և ինֆրակարմիր լույսի հավելվածների համապարփակ ակնարկ

Վերջին տարիներին տեսակավորման արդյունաբերությունը զգալի առաջընթացի է ականատես եղել՝ շնորհիվ առաջադեմ տեխնոլոգիաների ինտեգրման: Դրանց թվում էական նշանակություն է ձեռք բերել տեսանելի և ինֆրակարմիր լույսի տեսակավորման տեխնոլոգիաների կիրառումը: Այս հոդվածը ուսումնասիրում է տարբեր լույսերը, որոնք օգտագործվում են տեսակավորման ծրագրերում, հիմնական ուշադրությունը կենտրոնացնելով տեսանելի լույսի տեսակավորման տեխնոլոգիայի, կարճ ինֆրակարմիր և մոտ ինֆրակարմիր տեսակավորման տեխնոլոգիաների վրա: Այս տեխնոլոգիաները հեղափոխում են գույների տեսակավորումը, ձևերի տեսակավորումը և կեղտերի հեռացումը` հնարավորություն տալով արդյունաբերություններին հասնել արդյունավետության և ճշգրտության աննախադեպ մակարդակի:

1. Տեսանելի լույսի տեսակավորման տեխնոլոգիա

Սպեկտրի տիրույթը՝ 400-800 նմ

Տեսախցիկի դասակարգում՝ գծային/հարթական, սև և սպիտակ/RGB, լուծաչափը՝ 2048 պիքսել

Ծրագրեր. Գունավոր տեսակավորում, Ձևի տեսակավորում, AI-ով աշխատող տեսակավորում:

Տեսանելի լույսի տեսակավորման տեխնոլոգիան օգտագործում է էլեկտրամագնիսական սպեկտրի միջակայքը 400-ից 800 նանոմետրերի միջև, որը գտնվում է մարդու տեսանելի տիրույթում: Այն ներառում է բարձր լուծաչափով տեսախցիկներ (2048 պիքսել), որոնք ունակ են գծային կամ հարթ դասակարգման, և դրանք կարող են լինել սև և սպիտակ կամ RGB տարբերակներով:

1.1 Գույնի տեսակավորում

Այս տեխնոլոգիան իդեալական է գունային տեսակավորման համար՝ թույլ տալով արդյունաբերություններին տարբերակել հյուսվածքները, չափերը և ձևերը՝ չնչին գունային տարբերություններով: Այն լայն կիրառություն է գտնում նյութերի և կեղտերի տեսակավորման մեջ, որոնք կարող են տարբերվել մարդու աչքով: Գյուղատնտեսական արտադրանքից մինչև արտադրական գործընթացներ, տեսանելի լույսի տեսակավորումը արդյունավետորեն նույնացնում և առանձնացնում է իրերը՝ ելնելով դրանց գունային հատկություններից:

1.2 Ձևի տեսակավորում

Տեսանելի լույսի տեսակավորման մեկ այլ ուշագրավ կիրառություն ձևերի տեսակավորումն է: Օգտագործելով AI-ի վրա աշխատող ալգորիթմները՝ տեխնոլոգիան կարող է ճշգրիտ ճանաչել և դասակարգել օբյեկտները՝ հիմնվելով դրանց ձևի վրա՝ պարզեցնելով տարբեր արդյունաբերական գործընթացները:

1.3 AI-ի վրա աշխատող տեսակավորում

Արհեստական ​​ինտելեկտի ինտեգրումն ավելի է մեծացնում տեսանելի լույսի տեսակավորման հնարավորությունները: Ընդլայնված ալգորիթմները հնարավորություն են տալիս համակարգին սովորել և հարմարվել, ինչը նրան ունակ է ճանաչելու բարդ օրինաչափություններ և ապահովելու ճշգրիտ տեսակավորում տարբեր ոլորտներում:

2. Ինֆրակարմիր տեսակավորման տեխնոլոգիա – Կարճ ինֆրակարմիր

Սպեկտրի տիրույթը՝ 900-1700 նմ

Տեսախցիկի դասակարգում. մեկ ինֆրակարմիր, երկակի ինֆրակարմիր, կոմպոզիտային ինֆրակարմիր, բազմասպեկտրալ և այլն:

Կիրառումներ՝ նյութերի տեսակավորում՝ հիմնված խոնավության և յուղի պարունակության վրա, Ընկույզի արդյունաբերություն, Պլաստիկ տեսակավորում:

Կարճ ինֆրակարմիր տեսակավորման տեխնոլոգիան գործում է 900-ից 1700 նանոմետր սպեկտրի տիրույթում, որը դուրս է մարդու տեսանելի տիրույթից: Այն ներառում է մասնագիտացված տեսախցիկներ տարբեր ինֆրակարմիր հնարավորություններով, ինչպիսիք են միայնակ, երկակի, կոմպոզիտային կամ բազմասպեկտրային ինֆրակարմիր:

2.1 Նյութերի տեսակավորում՝ հիմնված խոնավության և յուղի պարունակության վրա

Կարճ ինֆրակարմիր տեխնոլոգիան գերազանցում է նյութերի տեսակավորմանը՝ հիմնվելով դրանց խոնավության և յուղի պարունակության վրա: Այս հնարավորությունը հատկապես արժեքավոր է դարձնում ընկույզների արդյունաբերության մեջ, որտեղ այն լայնորեն օգտագործվում է ընկույզի կեղևի միջուկները, դդմի սերմի կեղևի միջուկները, չամիչի ցողունները և կորիզները սուրճի հատիկներից առանձնացնելու համար:

2.2 Պլաստիկ տեսակավորում

Պլաստիկ տեսակավորումը, հատկապես, երբ գործ ունենք նույն գույնի նյութերի հետ, զգալիորեն օգուտ է քաղում կարճ ինֆրակարմիր տեխնոլոգիայից: Այն թույլ է տալիս ճշգրիտ տարանջատել տարբեր տեսակի պլաստմասսա, պարզեցնելով վերամշակման գործընթացները և ապահովելով վերջնական արտադրանքի բարձր որակը:

3. Ինֆրակարմիր տեսակավորման տեխնոլոգիա – Ինֆրակարմիրի մոտ

Սպեկտրի տիրույթը՝ 800-1000 նմ

Տեսախցիկի դասակարգում. 1024 և 2048 պիքսել լուծումներ

Կիրառում` անմաքրության տեսակավորում, նյութերի տեսակավորում:

Մոտ ինֆրակարմիր տեսակավորման տեխնոլոգիան գործում է 800-ից 1000 նանոմետր սպեկտրի տիրույթում, ինչը արժեքավոր պատկերացումներ է տալիս մարդու տեսանելի տիրույթից դուրս: Այն օգտագործում է բարձր լուծաչափով տեսախցիկներ կամ 1024 կամ 2048 պիքսելներով, ինչը թույլ է տալիս արդյունավետ և ճշգրիտ տեսակավորում:

3.1 Անմաքրության տեսակավորում

Near Infrared տեխնոլոգիան հատկապես արդյունավետ է աղտոտվածության տեսակավորման մեջ՝ դարձնելով այն անգնահատելի գործիք տարբեր ոլորտներում: Օրինակ՝ այն կարող է հայտնաբերել և հեռացնել բրնձից որովայնի սպիտակությունը, դդմի սերմերից քարերն ու մկանների կեղտը և թեյի տերևներից՝ միջատները:

3.2 Նյութերի տեսակավորում

Մարդկային տեսանելի շրջանակից դուրս նյութերը վերլուծելու տեխնոլոգիայի կարողությունը թույլ է տալիս ճշգրիտ տեսակավորել նյութերը, պարզեցնել արտադրական և արտադրական գործընթացները բազմաթիվ ոլորտներում:

Եզրակացություն

Տեսակավորման տեխնոլոգիաների առաջխաղացումները, հատկապես տեսանելի և ինֆրակարմիր լույսի կիրառություններում, հեղափոխել են տարբեր ոլորտների տեսակավորման հնարավորությունները: Տեսանելի լույսի տեսակավորման տեխնոլոգիան հնարավորություն է տալիս գույների և ձևերի արդյունավետ տեսակավորում AI-ի վրա աշխատող ալգորիթմներով: Կարճ ինֆրակարմիր տեսակավորումը գերազանցում է նյութերի տեսակավորմանը՝ հիմնված խոնավության և յուղի պարունակության վրա՝ օգուտ տալով ընկույզի արդյունաբերությանը և պլաստիկի տեսակավորման գործընթացներին: Միևնույն ժամանակ, Near Infrared տեխնոլոգիան անգնահատելի է անաղարտության և նյութերի տեսակավորման մեջ: Քանի որ այս տեխնոլոգիաները շարունակում են զարգանալ, տեսակավորման ծրագրերի ապագան խոստումնալից է թվում՝ խոստանալով բարձրացված արդյունավետություն, ճշգրտություն և կայունություն ամբողջ աշխարհում:

Ստորև ներկայացված են այս տեխնոլոգիաների համակցման որոշ կիրառություններ.

Ուլտրա բարձր հստակության տեսանելի լույս + AI: Բանջարեղեն (մազերի տեսակավորում)

Տեսանելի լույս+Ռենտգեն+ԱԻ. Գետնանուշի տեսակավորում

Տեսանելի լույս+AI՝ ընկույզի միջուկի տեսակավորում

Տեսանելի լույս+AI+չորս հեռանկարային տեսախցիկների տեխնոլոգիա՝ Macadamia տեսակավորում

Ինֆրակարմիր + տեսանելի լույս. Բրինձի տեսակավորում

Տեսանելի լույս + AI. Ջերմաքծվող թաղանթի թերության հայտնաբերում և լակի կոդի հայտնաբերում