Partage de technologie

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Caméra CCD et caméra COMS ?

Les caméras CCD (Charge-Coupled Device) et CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) sont deux technologies de capteur d'image numérique courantes utilisées pour capturer et traiter des images.

1. Caméra CCD :
   Les caméras CCD utilisent un capteur photoélectrique appelé CCD pour capturer des images. Un capteur CCD est une puce composée d'une série d'éléments à couplage de charges. Lorsque la lumière éclaire la puce CCD, chaque pixel convertit la lumière en charges électriques et transfère les charges électriques ligne par ligne jusqu'au bord de la puce, où elles sont finalement lues et converties en une image numérique.
   Les caméras CCD ont généralement une qualité d'image et une sensibilité élevées, réagissent bien à la lumière et sont capables de capturer les détails et la richesse des couleurs. Ils sont largement utilisés dans des domaines d'application tels que l'astrophotographie, la photographie professionnelle haut de gamme et la recherche scientifique.

2. Caméra CMOS :
   Les caméras CMOS utilisent des capteurs d'image CMOS pour capturer des images. Un capteur CMOS est une puce composée d'une série d'unités de détection d'image, chaque unité contenant un élément photosensible et quelques circuits. Lorsque la lumière éclaire la puce CMOS, chaque unité de pixel convertit la lumière en charge électrique, et le signal est amplifié et converti en une image numérique sur la même puce.
   Les caméras CMOS présentent certains avantages par rapport aux caméras CCD, tels qu'une faible consommation d'énergie, une intégration élevée, un coût inférieur et la prise en charge de fréquences d'images et de capture vidéo élevées. Les caméras CMOS sont largement utilisées dans l'électronique grand public, les smartphones, les caméras vidéo et les webcams.

Bien que les caméras CCD et CMOS diffèrent par la technologie des capteurs d'image, elles sont toutes deux capables de capturer des images et de les convertir sous forme numérique.
[Imaginez que vous ayez deux yeux différents pour voir.
Lorsque vous utilisez un œil de caméra CCD, il agit comme un entonnoir inversé, focalisant la lumière sur une zone concentrée, puis la transmettant à un processeur et produisant enfin une photo. Cet œil réagit rapidement à la lumière et peut capturer de nombreux détails et changements de couleur, mais peut nécessiter plus d'énergie.
Et lorsque vous utilisez un œil de caméra CMOS, il fonctionne davantage comme de nombreux petits yeux, dont chacun capte directement la lumière et produit un signal électrique. Ces petits yeux transmettent des signaux à un processeur, qui produit ensuite une image. Les yeux réagissent plus lentement à la lumière, mais ils sont plus efficaces pour traiter les signaux et conserver l’énergie. 】

logiciel de vision industrielle

1. HALCON
   Logiciel de vision industrielle HALCON : Développé par la société allemande MVTec, il dispose d'une large gamme d'applications et d'une architecture flexible, et convient au développement rapide d'applications de vision industrielle, d'images médicales et d'analyse d'images. Il prend en charge les systèmes d'exploitation Windows, Linux et Mac OS X et est reconnu comme le logiciel de vision industrielle le plus performant des industries européenne et japonaise. MVTec HALCON est un logiciel standard de vision industrielle complet avec un environnement de développement intégré mondialement accepté (HDevelop).

2. Vision mécanique
   Mech-Vision : le produit AI+3D haute performance de Mechmander Robot dispose d'une interface graphique. Les utilisateurs peuvent déployer des machines avancées telles que le chargement et le déchargement, la dépalettisation, le positionnement et l'assemblage, la livraison express, la détection de défauts et la mesure en ligne sans écrire de code. . Mech-Vision a intégré la fonction de déploiement complet du processus des applications de vision, des algorithmes avancés intégrés tels que la vision 3D et l'apprentissage en profondeur, et peut rapidement mettre en œuvre des besoins réels complexes et divers.

3. OpenCV (Open Source Computer Vision Library) : OpenCV est une bibliothèque de vision industrielle open source largement utilisée qui fournit un grand nombre d'algorithmes de traitement d'image et de vision par ordinateur. Il prend en charge plusieurs langages de programmation, tels que C++, Python et Java, avec des performances multiplateformes et des fonctions riches, notamment le traitement d'images, la détection de fonctionnalités, la reconnaissance de cibles, l'étalonnage de caméra, etc.

La différence entre Halcon et opencv

Halcon et OpenCV sont des bibliothèques d'outils largement utilisées dans le domaine de la vision par ordinateur, mais elles présentent des différences significatives en termes de langage de développement, de nature commerciale, de fonctions et de domaines d'application, de courbe d'apprentissage et de facilité d'utilisation, de performances, etc.

1. Langage de développement : Halcon utilise principalement C++ et le langage Halcon, tandis qu'OpenCV utilise principalement C++, mais fournit également des interfaces en Python, Java et d'autres langages. Cela signifie que Halcon dispose de son langage propriétaire Halcon, adapté au développement professionnel dans des domaines spécifiques, tandis qu'OpenCV est plus ouvert, prend en charge plusieurs langages de programmation et convient à une communauté de développeurs plus large.
2. Caractère commercial : Halcon est un logiciel commercial qui nécessite l’achat d’une licence, tandis qu’OpenCV est open source et peut être utilisé gratuitement. Cette différence affecte le coût d’utilisation pour les utilisateurs et la qualité du support et des ressources communautaires.
3. Fonctions et domaines d'application : Halcon se concentre sur la vision industrielle et le traitement d'images, fournissant une multitude d'algorithmes et d'outils visuels adaptés à la vision industrielle, à l'imagerie médicale et à d'autres domaines. OpenCV est une bibliothèque open source largement utilisée en vision par ordinateur, en traitement d'images et en apprentissage automatique, couvrant un plus large éventail de domaines, notamment l'extraction de fonctionnalités, la détection d'objets, le traitement d'images, l'apprentissage automatique, etc.
4. Courbe d'apprentissage et facilité d'utilisation : Halcon étant un logiciel d'entreprise professionnel, son utilisation peut nécessiter une certaine courbe d'apprentissage, mais il offre des fonctions puissantes et professionnelles. La nature open source d'OpenCV le rend plus facile à obtenir et à apprendre, et il dispose également d'une grande quantité de documentation et de support communautaire, ce qui le rend adapté aux développeurs.
5. Performances : Halcon est généralement très efficace en termes de performances, notamment pour certaines tâches spécifiques de vision industrielle. OpenCV a également de bonnes performances, mais peut dans certains cas être à la traîne des bibliothèques d'outils spécialement conçues pour la vision industrielle.

Dans l'ensemble, le choix de Halcon ou OpenCV dépend des besoins du projet, du budget, de l'expérience en développement et des scénarios d'application spécifiques. Si le projet présente des exigences élevées en matière de performances et de précision et un budget suffisant, Halcon peut être un meilleur choix. Pour les projets open source, la recherche universitaire ou les scénarios nécessitant un large soutien de la communauté, OpenCV peut être plus approprié.