Berbagi teknologi

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Kamera CCD dan kamera COM?

Kamera CCD (Charge-Coupled Device) dan kamera CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) adalah dua teknologi sensor gambar digital yang umum digunakan untuk menangkap dan memproses gambar.

1. kamera CCD:
   Kamera CCD menggunakan sensor fotolistrik yang disebut CCD untuk menangkap gambar. Sensor CCD adalah sebuah chip yang terdiri dari serangkaian elemen yang digabungkan dengan muatan. Ketika cahaya menyinari chip CCD, setiap piksel mengubah cahaya menjadi muatan listrik, dan mentransfer muatan listrik baris demi baris ke tepi chip, di mana muatan tersebut akhirnya dibaca dan diubah menjadi gambar digital.
   Kamera CCD umumnya memiliki kualitas gambar dan sensitivitas yang tinggi, merespons cahaya dengan baik, serta mampu menangkap detail dan kekayaan warna. Mereka banyak digunakan dalam bidang aplikasi seperti astrofotografi, fotografi profesional kelas atas, dan penelitian ilmiah.

2. kamera CMOS:
   Kamera CMOS menggunakan sensor gambar CMOS untuk mengambil gambar. Sensor CMOS adalah sebuah chip yang terdiri dari serangkaian unit penginderaan gambar, setiap unit berisi elemen fotosensitif dan beberapa sirkuit. Ketika cahaya menyinari chip CMOS, setiap unit piksel mengubah cahaya menjadi muatan listrik, dan sinyal diperkuat dan diubah menjadi gambar digital pada chip yang sama.
   Kamera CMOS memiliki beberapa keunggulan dibandingkan kamera CCD, seperti konsumsi daya yang rendah, integrasi tinggi, biaya lebih rendah, dan dukungan untuk frame rate dan pengambilan video yang tinggi. Kamera CMOS banyak digunakan pada perangkat elektronik konsumen, ponsel pintar, kamera video, dan webcam.

Meskipun kamera CCD dan CMOS berbeda dalam teknologi sensor gambar, keduanya mampu menangkap gambar dan mengubahnya menjadi bentuk digital.
[Bayangkan Anda mempunyai dua mata yang berbeda untuk melihat.
Saat menggunakan mata kamera CCD, ia bertindak seperti corong terbalik, memfokuskan cahaya pada area terkonsentrasi, kemudian meneruskan cahaya ke prosesor, dan akhirnya menghasilkan foto. Mata ini merespons cahaya dengan cepat dan dapat menangkap banyak detail serta perubahan warna, namun mungkin memerlukan lebih banyak energi.
Dan bila Anda menggunakan mata kamera CMOS, cara kerjanya lebih seperti banyak mata kecil, yang masing-masing menangkap cahaya secara langsung dan menghasilkan sinyal listrik. Mata kecil ini meneruskan sinyal ke prosesor, yang kemudian menghasilkan gambar. Mata merespons cahaya lebih lambat, namun lebih efisien dalam memproses sinyal dan menghemat energi. 】

perangkat lunak visi mesin

1. HALCON
   Perangkat lunak visi mesin HALCON: Dikembangkan oleh perusahaan MVTec Jerman, perangkat lunak ini memiliki beragam aplikasi dan arsitektur yang fleksibel, dan cocok untuk perkembangan pesat aplikasi visi mesin, gambar medis, dan analisis gambar. Ini mendukung sistem operasi Windows, Linux dan Mac OS X, dan diakui sebagai perangkat lunak Machine Vision dengan kinerja terbaik di industri Eropa dan Jepang. MVTec HALCON adalah perangkat lunak standar visi mesin yang komprehensif dengan lingkungan pengembangan terintegrasi (HDevelop) yang diterima secara global.

2. Visi Mekanik
   Mech-Vision: Produk AI+3D berperforma tinggi dari Mechmander Robot memiliki antarmuka grafis. Pengguna dapat menggunakan mesin canggih seperti bongkar muat, depalletisasi, penentuan posisi dan perakitan, pengiriman ekspres, deteksi cacat, dan pengukuran online tanpa menulis kode aplikasi . Mech-Vision telah mengintegrasikan fungsi penerapan proses penuh dari aplikasi vision, algoritma canggih bawaan seperti visi 3D dan pembelajaran mendalam, dan dapat dengan cepat mengimplementasikan kebutuhan aktual yang kompleks dan beragam.

3. OpenCV (Perpustakaan Visi Komputer Sumber Terbuka): OpenCV adalah perpustakaan visi mesin sumber terbuka yang banyak digunakan yang menyediakan sejumlah besar pemrosesan gambar dan algoritma visi komputer. Mendukung berbagai bahasa pemrograman, seperti C++, Python dan Java, dengan kinerja lintas platform dan fungsi yang kaya, termasuk pemrosesan gambar, deteksi fitur, pengenalan target, kalibrasi kamera, dll.

Perbedaan antara Halcon dan opencv

Baik Halcon dan OpenCV adalah pustaka alat yang banyak digunakan di bidang visi komputer, namun keduanya memiliki perbedaan yang signifikan dalam bahasa pengembangan, sifat komersial, fungsi dan bidang aplikasi, kurva pembelajaran dan kemudahan penggunaan, kinerja, dll.

1. Bahasa pengembangan: Halcon sebagian besar menggunakan C++ dan bahasa Halcon, sedangkan OpenCV sebagian besar menggunakan C++, tetapi juga menyediakan antarmuka dalam Python, Java, dan bahasa lainnya. Artinya Halcon memiliki bahasa Halcon miliknya sendiri, cocok untuk pengembangan profesional di bidang tertentu, sedangkan OpenCV lebih terbuka, mendukung berbagai bahasa pemrograman, dan cocok untuk komunitas pengembang yang lebih luas.
2. Sifat komersial: Halcon merupakan perangkat lunak komersial yang memerlukan pembelian lisensi, sedangkan OpenCV bersifat open source dan dapat digunakan secara gratis. Perbedaan ini mempengaruhi biaya penggunaan bagi pengguna dan kualitas dukungan dan sumber daya komunitas.
3. Fungsi dan bidang aplikasi: Halcon berfokus pada visi mesin dan pemrosesan gambar, menyediakan banyak algoritma visual dan alat yang cocok untuk visi industri, pencitraan medis, dan bidang lainnya. OpenCV adalah perpustakaan sumber terbuka yang banyak digunakan dalam visi komputer, pemrosesan gambar, dan pembelajaran mesin, yang mencakup bidang yang lebih luas, termasuk ekstraksi fitur, deteksi objek, pemrosesan gambar, pembelajaran mesin, dll.
4. Kurva pembelajaran dan kemudahan penggunaan: Karena Halcon adalah perangkat lunak bisnis profesional, mungkin memerlukan kurva pembelajaran tertentu untuk menggunakannya, namun menyediakan fungsi yang kuat dan profesional. Sifat open source dari OpenCV membuatnya lebih mudah untuk diperoleh dan dipelajari, dan juga memiliki banyak dokumentasi dan dukungan komunitas, sehingga cocok untuk pengembang.
5. Kinerja: Halcon umumnya sangat efisien dalam hal kinerja, terutama untuk beberapa tugas visi mesin tertentu. OpenCV juga memiliki kinerja yang baik, namun mungkin tertinggal dari pustaka alat yang dirancang khusus untuk visi mesin dalam beberapa kasus.

Secara keseluruhan, memilih Halcon atau OpenCV bergantung pada kebutuhan proyek, anggaran, pengalaman pengembangan, dan skenario aplikasi spesifik. Jika proyek memiliki persyaratan kinerja dan akurasi yang tinggi serta anggaran yang memadai, Halcon mungkin merupakan pilihan yang lebih baik. Untuk proyek sumber terbuka, penelitian akademis, atau skenario yang memerlukan dukungan komunitas luas, OpenCV mungkin lebih cocok.