Найти тему
DWave Metrics

Можно ли измерить запасы покрытые снегом?

Оглавление

Сразу ответим на этот вопрос – да, можно.

Измерение запасов сыпучих продуктов, таких как песок, гравий, щебень и других, является важной задачей для многих отраслей. Однако, измерение запасов могут затруднить погодные условия, а именно снег. В последние годы машинное зрение (на машинное зрение поставить ссылку на сайт на главную страницу) стало эффективным инструментом для решения этой проблемы.


Принципы машинного зрения в измерении сыпучих продуктов


Машинное зрение – это технология, которая позволяет компьютерам "видеть" и анализировать изображения, полученные с помощью камер или других оптических устройств. Для измерения запасов сыпучих продуктов необходимо разработать алгоритмы и модели для обработки изображений и извлечения информации о количестве продукта. Одним из основных вызовов при измерении сыпучих продуктов покрытых снегом, является сегментация объектов на изображениях, то есть выделение продукта от фона снега. Это может быть достигнуто с помощью методов компьютерного зрения: фильтрация, бинаризация и сегментация по цвету.



Технические решения для измерения запасов покрытых снегом сыпучих продуктов


Для точного измерения запасов сыпучих продуктов необходимы
высококачественные камеры и освещение, чтобы получить четкие изображения. Автоматические системы могут быть установлены на конвейеры или транспортные ленты, чтобы сканировать и измерять продукт в реальном времени. Системы мониторинга также могут использовать дополнительные сенсоры, например, лазерные дальномеры для повышения точности измерений.



Преимущества использования машинного зрения для измерения запасов покрытых снегом сыпучих продуктов


Системы мониторинга позволяют автоматизировать процесс измерения запасов, что в свою очередь сокращает возможность допущения ошибок и увеличивает производительность. Точность измерений с использованием машинного зрения значительно выше, чем при ручном измерении. Системы машинного зрения могут работать в широком диапазоне условий, включая покрытые снегом территории. Также алгоритмы справляются с работой на конвейерах и лентах в режиме online, что делает их востребованными в сельском хозяйстве и строительстве.