إعداد مشروع كامل
آخر تحديث
الإضاءة، الغبار والحركة: قيّم استقرار البيئة.
بيئة أكثر استقرارًا بدون تغيُّر في الإضاءة أو ظلال تقلل المشاكل بشكل كبير.
إن أمكنك التحكم في البيئة، احرص على عدم وجود حركة خارجية في منطقة الكشف.
اعتبارات:
محاذاة الأجسام: هل تتغير محاذاة/زاوية الأجسام؟ هل يمكن اكتشاف الأجسام بدون وحدات AI؟
سرعة الأجسام: الأجسام عالية السرعة قد تتطلب كاميرات بسرعات غالق أعلى.
خصائص السطح: الإضاءة المناسبة تقلل كثيرًا من صعوبة الكشف.
الإضاءة: إذا كانت الإضاءة غير قابلة للتحكم وديناميكية، فغالبًا يجب حل المشكلة باستخدام AI.
طرق الرؤية: إذا لم تستطع الطرق غير المعتمدة على AI حل المشكلة بشكل موثوق، فربما تحتاج إلى AI.
مراعاة التكلفة: الحلول بدون AI قد تقلل التكلفة بشكل كبير.
زوايا الكاميرا/الإضاءة والألوان: جرّب وراجع إذا كانت زوايا أو ألوان مختلفة تجعل المشكلة أسهل في الحل.
سرعة غالق عالية: تتطلب إضاءة أقوى، وتسمح بالكشف الأسرع.
Global Shutter: موصى به لتقليل التشويه.
الدقة (Resolution):
أعلى: كاميرات بدقة أعلى قد تكشف تفاصيل أصغر بشكل أفضل، لكن المعالجة تأخذ وقتًا أطول.
أقل: قد تكون كافية وتحل المشكلة بشكل أفضل في بعض الحالات.
للتحقق من كفاية الدقة، من الأفضل تجربة كاميرا تجريبية (dummy) مسبقًا. خطوات سريعة للتحقق:
استخدم AugeLab Studio وتفحص الصورة. هل التفاصيل التي تبحث عنها واضحة؟
إذا كانت واضحة، احسب نسبة الـ mm/بكسل باستخدام مسطرة بسيطة لتقييم الدقة المطلوبة.
مصابيح LED: موصى بها لتجنب الوميض من مصادر ضوء أخرى.
مصابيح LED ناعمة (Soft LED): أحيانًا تقلل الانعكاسات.
الإنعكاس عن سطح: ترك الجسم تحت إضاءة غير مباشرة بالانعكاس عن سطح قد يوفر إضاءة أنعم.
PC/Lighting/Camera: بناءً على ما سبق، اختر إعداد الـ PC المناسب لمشروعك — راجع إعدادات النظام الصحيحة.
الأسلاك الصحيحة: تأكد من توفر كابلات الاتصال أو الطاقة المناسبة للكاميرات التجريبية أو كاميرات GigE.
الاتصال الشبكي: تأكد أن جميع الأجهزة متصلة بنفس الشبكة أو الراوتر.
اختبر إعدادك بشكل مستمر وعدّله لتحسين الأداء ومعالجة الأخطاء المحتملة.
آخر تحديث