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2024-07-12
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CCD (電荷結合素子) カメラと CMOS (相補型金属酸化膜半導体) カメラは、画像のキャプチャと処理に使用される 2 つの一般的なデジタル イメージ センサー テクノロジです。
CCDカメラ:
CCD カメラは、CCD と呼ばれる光電センサーを使用して画像をキャプチャします。 CCD センサーは、一連の電荷結合素子で構成されるチップです。 CCD チップに光が当たると、各ピクセルが光を電荷に変換し、その電荷を行ごとにチップの端に転送し、そこで最終的に読み取られてデジタル画像に変換されます。
CCD カメラは一般に画質と感度が高く、光によく反応し、細部と豊かな色を捉えることができます。天体写真、ハイエンドのプロ写真、科学研究などの応用分野で広く使用されています。
CMOSカメラ:
CMOS カメラは、CMOS イメージ センサーを使用して画像をキャプチャします。 CMOS センサーは、一連のイメージセンシングユニットで構成されるチップであり、各ユニットには感光素子といくつかの回路が含まれています。 CMOSチップに光が当たると、各画素ユニットが光を電荷に変換し、信号が増幅されて同一チップ上でデジタル画像に変換されます。
CMOS カメラには、低消費電力、高集積、低コスト、高フレーム レートとビデオ キャプチャのサポートなど、CCD カメラに比べていくつかの利点があります。 CMOSカメラは、家庭用電化製品、スマートフォン、ビデオカメラ、ウェブカメラなどで広く使用されています。
CCD カメラと CMOS カメラはイメージ センサー テクノロジーが異なりますが、どちらも画像をキャプチャしてデジタル形式に変換することができます。
[見るための 2 つの異なる目があると想像してください。
CCD カメラアイを使用すると、逆さまの漏斗のように機能し、集中領域に光の焦点を合わせ、その光をプロセッサーに渡し、最終的に写真を生成します。この目は光に素早く反応し、多くの詳細や色の変化を捉えることができますが、より多くのエネルギーを必要とする場合があります。
そして、CMOS カメラアイを使用すると、多くの小さな目のように機能し、それぞれが光を直接捉えて電気信号を生成します。これらの小さな目はプロセッサに信号を渡し、画像が生成されます。目は光に対する反応が遅くなりますが、信号の処理とエネルギーの節約においてはより効率的です。 】
ハルコン
HALCON マシン ビジョン ソフトウェア: ドイツの MVTec 社によって開発され、幅広いアプリケーションと柔軟なアーキテクチャを備えており、マシン ビジョン、医療画像、画像分析アプリケーションの迅速な開発に適しています。 Windows、Linux、Mac OS X オペレーティング システムをサポートしており、ヨーロッパと日本の業界で最高のパフォーマンスを誇るマシン ビジョン ソフトウェアとして認められています。 MVTec HALCON は、世界的に認められた統合開発環境 (HDevelop) を備えた包括的なマシン ビジョン標準ソフトウェアです。
メカビジョン
Mech-Vision: Mechmander Robot の高性能 AI+3D 製品には、グラフィカル インターフェイスが備わっており、ユーザーは、コードを記述することなく、積み降ろし、パレタイジング、位置決めと組み立て、速達、欠陥検出、オンライン測定などの高度なマシンを導入できます。 。 Mech-Visionは、ビジョンアプリケーションのフルプロセス展開機能と、3Dビジョンやディープラーニングなどの高度なアルゴリズムを内蔵しており、複雑で多様な実際のニーズを迅速に実装できます。
OpenCV (オープン ソース コンピューター ビジョン ライブラリ): OpenCV は、多数の画像処理およびコンピューター ビジョン アルゴリズムを提供する、広く使用されているオープン ソース マシン ビジョン ライブラリです。 C++、Python、Java などの複数のプログラミング言語をサポートし、クロスプラットフォームのパフォーマンスと、画像処理、特徴検出、ターゲット認識、カメラ キャリブレーションなどの豊富な機能を備えています。
Halcon と OpenCV はどちらもコンピュータ ビジョンの分野で広く使用されているツール ライブラリですが、開発言語、商用性、機能と応用分野、学習曲線と使いやすさ、パフォーマンスなどに大きな違いがあります。
全体として、Halcon または OpenCV の選択は、プロジェクトのニーズ、予算、開発経験、および特定のアプリケーション シナリオによって異なります。プロジェクトに高いパフォーマンスと精度の要件があり、十分な予算がある場合は、Halcon がより良い選択となる可能性があります。オープンソース プロジェクト、学術研究、または幅広いコミュニティのサポートが必要なシナリオには、OpenCV の方が適している可能性があります。