עמוד:373

7 . 4 . 2 זיהוי רכיבים וצורות השימוש הבסיסי ביותר במערכת ראייה ממוחשבת הוא בזיהוי אוטומטי של עצמים על סמך תמונתם . הבטחת איכות ובדיקה דרשו בחינה של מאפיינים שונים של העצמים , אך לא בהכרח את זיהויים . בשימוש בראייה ממוחשבת למטרות זיהוי צורות ורכיבים , הזיהוי הוא המטרה . תוצאת תהליך הזיהוי האוטומטי היא שיוך העצם או הצורה לאחת מכמה קבוצות נתונות . הבדיקה האוטומטית מדויקת מאוד . ניתן למקם את המצלמה של מערכת הבדיקה קרוב לרכיב הנבדק , כך שהרכיב הנבדק יתפוס את מרבית שטחה של התמונה . לדוגמה , אם ממדי הרכיב הם , 1 × 1 cm 2 וכושר ההפרדה של המצלמה הוא 256 × 256 פיקסלים , אזי כושר ההבחנה יהיה 1 / 256 = 0 . 004 cm בכל מימד . ייתכן כי הבדיקה האוטומטית תאשר שהרכיב אכן נמצא ובמקום המיועד , אך הרכיב פגום . למשל , הבדיקה עלולה לגלות שתווית המוצר אינה מופיעה במקומה הדרוש , כמודגם באיור 7 . 43 ב , או שהיא מודבקת באלכסון . זיהוי מוצר שאינו מתאים לדרישות על-ידי מערכת הראייה הממוחשבת יכול למשל לגרור פקודה מתאימה לרובוט המפקח להסיר את המוצר מפס הייצור . שימוש נפוץ בבדיקה האוטומטית נעשה בתהליכי מיון . שימוש כזה מודגם באיור 7 . 43 ג , שם הדרישה היא להפריד בין סוגים שונים של טבעות וברגים . דוגמה אחרת היא מיון פירות לפי גודלם בבית אריזה . בעבודה ידנית , האדם הממיין יושב ליד הסרט הנע שעליו מונחים הפירות , ובורר מתוכם את הפירות שנראים לו קטנים או פגומים . ממיין מיומן לא יטעה הרבה . אולם , מאחר שהמיון אינו נעשה על- ידי מדידה מדויקת של כל פרי , אלא על סמך התבוננות , ייתכנו שגיאות . במיון אוטומטי בעזרת מערכת ראייה ממוחשבת , כל פרי נבחן בנפרד על-ידי צילומו והשוואת גודלו לגודל הרצוי . המיון הוא מהיר יותר , מדויק יותר ואינו דורש מגע פיזי עם הפרי . קיימות דוגמאות רבות אחרות לשימוש במיון אוטומטי בתעשייה : מיון עצמים על-פי צורתם וממדיהם , או השוואה של תמונת העצם הנבדק לתמונת העצם הרצוי . בייצור ביסקוויטים , למשל , הדרישה עשויה להיות לארוז רק את הביסקוויטים שצורתם עגולה ושלמה . מערכת הראייה הממוחשבת תצלם כל ביסקוויט ותשווה את תמונתו לתמונת הביסקוויט הרצוי – העגול והשלם .

מטח : המרכז לטכנולוגיה חינוכית


לצפייה מיטבית ורציפה בכותר