Машины вид: Типы кузовов автомобилей: классификация, виды, названия!

Mitsubishi

Opel

Porsche

SAAB

Skoda

Suzuki

Volkswagen

Audi

Cadillac

Chrysler

Dodge

Honda

Infiniti

Kia

Lexus

Mercedes

Nissan

Peugeot

Renault

Seat

Subaru

Toyota

Volvo

Виды автомобилей — Об автомобилях

В начале 20 века, когда началась эпоха автомобилей, окончательно сложились три основных вида машин или по другому виды автомобилей:

— транспортные, к ним относятся легковые, грузовые, автобусы;

— специальные;

— гоночные.

К легковым  автомобилям относятся авто, перевозящие до 8 пассажиров и массой машины менее 3,5 тонн. Еще интересное деление легковые автомобили получили в зависимости от рабочего объема цилиндров двигателя. Единицу измерения используют кубический сантиметр или литр. От названия «литр» пошли простонародные названия – малолитражка, микролитражка. Основное назначение легкого автомобиля это быть средством передвижения для широкого круга людей для передвижения пассажиров и небольших грузов. Этот вид автомобиля носит массовый характер. К большим легковым машинам относятся такие, как лимузины или джипы, в советское время это были правительственные чайки и ЗИЛы.

Для точного описание модели первой характеристикой является тип кузова машины

Отличительные особенности кузовов:

— седан. Кузов автомобиля имеет два ряда сидений, четыре двери, по две на сторону;

— лимузин. Наличие стеклянной перегородки между водителем и пассажирами, находящими сзади. Обычно в лимузине три ряда сидений, средние являются откидными.

— купе. Точный перевод названия вида с французского языка – обрезанный, укороченный. У кузова иметься только две двери, обычно задние сидения имеются, но они очень тесные, в основном предназначены для детей. Крыша купе более поката, чем у седана.

— универсал. Кузов наподобие седана, но с увеличенным багажным отсеком. Задняя стенка кузова практически вертикальная. Обычно задние сиденья имеет складную форму и могут превратить в салон в большой грузовой отсек.

— хэтчбек. Кузов что-то среднее между седаном и универсалом. Заднее стекло имеет наклонный вид.

-фургон. Кузов отличает наличие грузового отсека закрытого типа.

— кабриолет. В прошлом это название носила повозка, запряженная лошадьми и имеющая складываемую крышу (навес). Сегодня это автомобиль, двух или четырехместный у которого может механически убираться крыша в специальный отсек сзади.

— фаэтон. Отличие от кабриолета, то, что крыша имеет мягкую складную крышу.

— минивэн. Кузов имеет однообъемный, монолитный кузов, объединяющий в единый капот, салон и багажник. Обычно салон у таких автомобилей имеет три ряда сидений.

-пикап. Точный перевод с английского языка «поднимать». Машина с открытой грузовой платформой.

Грузовой автомобиль, это техническое средство, основной целью которых является перемещение грузов на расстояния.

Видов грузовых автомобилей огромно количество.

Тент, полуприцеп. Самый популярный вид грузовика, способен перевозить большое разнообразие грузов. Загрузка может осуществляться сбоку, сзади, сверху. Грузоподъемность до 25 тонн, объем полезного пространства грузового отсека может быть до 100 кубических метров.

Изотерм, рефрижератор. Данный автомобиль может груз в определенных термических условиях, в основном продукты питания. Рабочий диапазон поддержания температуры груза от +25 до -25 градусов Цельсия. Эксплуатация такого типа автомобиля дороже до 25%, чем обычного.

Контейнеровоз. Пригоден для транспортировки различных контейнеров. Грузоподъемность достигает 30 тонн.

Открытая бортовая. У автомобиля иметься борт, удерживающий груз на платформе. Предназначен для перевозки различных грузов, которые могут выдерживать воздействие погодных явлений.

Открытая платформа.  Приспособлена для перевозки грузов, которые могут выдерживать воздействие погодных явлений.

Автоцистерна. Используется для перевозки жидких грузов. Объем перевозимой жидкости может достигать 40 кубических метров.

Автовоз. Дает возможность для перевозки несколько легковых автомобилей на специальной платформе.

Зерновоз. Приспособлен для перевозки зерна.
Самосвал. Этот вид грузовика используется для транспортировки сыпучих грузов. Грузоподъемность может достигать до 22 тонн.

Лесовоз. Он предназначен для перевозки длиномерного груза, например труб или леса.

Для более экономически выгодного и быстрого перемещения груза необходимо правильно подобрать вид грузовика, его грузоподъемность и характеристики.

Автомобиль пассажирский с количеством мест от девяти, считается автобусом. У автобуса обычно иметься две или более дверей для посадки и высадки пассажиров, большое количество рядов сидений. Есть разновидность автобусов одноэтажные и двухэтажные. Автобусы, курсирующие на дальние расстояние могут иметь уборную, большой грузовой отсек. Такой вид транспорта самый популярный для городского передвижения людей в городах и поселках. Существуют и длинные автобусы, состоящие из головной части ведущей и ведомой прицепа, эти две части соединяются гибким переходом.

К особому виду машин относятся седельные тягачи, полуприцепы автопоездов. Общая грузоподъемность автопоезда обычно в два раза выше грузоподъемности тягача, поэтому с помощью таких видов машин перемещают (тянут) огромной массы груза.

Этот вид машин  используют на различного рода соревнованиях. Такие автомобили обычно не перемещаются по дорогам общего назначения, а только на спортивных трассах. Такие автомобили обычно рассчитаны на одного или двух человек. Они значительно превосходят по техническим характеристикам автомобили общего назначения. Спортивные автомобили делятся по типу соревнований, для которых они предназначены. Выделяют несколько основных типов гоночных автомобилей:

— для гонок по кольцу, эта замкнутые трассы с множеством поворотов;

— картинги, это автомобили, не имеющие кузова, но имеющие двигатель от мотоцикла

— для ралли, соревнования на пересеченной местности или дороге с продолжительностью от 1 до 3 дней;

— для ралли-рейдов, такие соревнования проводятся также как и ралли, но продолжительностью до нескольких месяцев;

— для кроссов, соревнование кольцевой гонки по дорогам или пересеченной местности.

Разобравшись в видах и классификациях автомобилей, новую тему про виды двигателей автомобилей можно прочитать на новой странице.

Машинное зрение 101: Введение

Машинное зрение использует датчики (камеры), обрабатывающие аппаратные и программные алгоритмы для автоматизации сложных или повседневных задач визуального контроля и точного управления погрузочно-разгрузочным оборудованием во время сборки продукта. Приложения включают позиционирование, идентификацию, проверку, измерение и обнаружение дефектов.

Система машинного зрения будет работать не покладая рук, выполняя 100% контроль в режиме онлайн, что приведет к улучшению качества продукции , увеличению выхода продукции и снижение производственных затрат . Стабильный внешний вид и качество продукции повышают удовлетворенность клиентов и, в конечном счете, долю рынка.

Система машинного зрения состоит из нескольких важнейших компонентов: от датчика (камеры), который делает снимок для проверки, до самого процессора (прибора машинного зрения), который визуализирует и передает результат. Чтобы любая система машинного зрения работала надежно и давала воспроизводимые результаты, важно понимать, как взаимодействуют эти критические компоненты.

Следующие разделы познакомят вас с освещением, сценой, оптикой и камерами — всеми важными компонентами успешного решения машинного зрения. Дополнительную помощь по этим темам можно получить у вашего дистрибьютора или интегратора, в IPD и у поставщиков освещения и линз

Осветительные приборы

Человеческий глаз может хорошо видеть в широком диапазоне условий освещения, но система машинного зрения не обладает такими возможностями. Поэтому вы должны тщательно осветить проверяемую деталь, чтобы система машинного зрения могла четко «видеть» ее.

Освещение должно быть регулируемым и постоянным, чтобы изменения освещения, наблюдаемые системой машинного зрения, были вызваны изменениями в проверяемых деталях, а не изменениями в источнике света.

Вам нужно выбрать освещение, которое «усиливает» элементы детали, которую вы хотите проверить, и «ослабляет» элементы, которые вы не хотите проверять. На левом снимке плохое освещение затрудняет чтение букв на этой части. На правом изображении освещение было выбрано таким образом, чтобы четко отображались надписи.

Изображения предоставлены NER / RVSI, Inc.

Надлежащее освещение делает осмотр более быстрым и точным. Плохое освещение является основной причиной отказа систем машинного зрения.

В общем, имеющийся или окружающий свет является плохим освещением и работать не будет. Например, верхнее освещение на заводе может перегореть, погаснуть или заблокироваться, и эти изменения могут быть интерпретированы системой машинного зрения как неисправность детали.

Выбор правильного освещения требует определенных знаний и опыта. Наши дистрибьюторы и поставщики осветительных приборов смогут провести анализ деталей, которые вы хотите осмотреть, и порекомендовать подходящее освещение.

Рекомендуемые поставщики осветительных приборов

Teledyne DALSA работает со следующими поставщиками освещения: 

Методы освещения машинного зрения

Задняя подсветка

Осевая подсветка

Купольная подсветка

Точечная подсветка

Подсветка темного поля

Постановка

Постановка обычно механическая. Он также обычно включает в себя датчик Part-in-Place, который сообщает системе машинного зрения, когда деталь находится перед камерой. Этот датчик обычно представляет собой простой источник света и фотоэлектрический детектор, например

Постановка, иногда называемая фиксацией, удерживает проверяемую деталь в точном месте перед камерой, чтобы устройство Vision Appliance™ могло «видеть». Постановка требуется по трем причинам:

1. Чтобы убедиться, что поверхность детали, которую вы хотите проверить, обращена к камере. В некоторых случаях «детали» можно поворачивать для проверки нескольких поверхностей.
2. Удерживать деталь неподвижно на короткое время, необходимое для того, чтобы камера сделала снимок детали. Если деталь перемещается слишком сильно во время съемки, изображение может быть размытым. В некоторых случаях детали движутся так медленно, что для хорошего изображения их не нужно удерживать неподвижно. В других случаях «разрядка» или другой механизм удерживает часть неподвижно на короткое время. Как правило, движение детали «замораживается» путем включения света на очень короткое время или с помощью высокоскоростного электронного затвора, стандартного для камер, рекомендованных ipd.
3. Чтобы ускорить обработку, поместите деталь в место, известное Vision Appliance. Все системы машинного зрения должны сначала выполнить поиск, чтобы найти часть изображения, а это требует времени. Если вы можете организовать сцену так, чтобы деталь всегда находилась примерно в одном и том же месте, тогда система технического зрения «знает», где находится деталь, и может найти ее гораздо быстрее.

Оптика и линзы

Линза улавливает свет, отраженный (или прошедший) от проверяемой детали, и формирует изображение на датчике камеры. Правильный объектив позволяет вам видеть желаемое поле зрения и размещать камеру на удобном рабочем расстоянии от детали.

Чтобы выбрать подходящий объектив, сначала необходимо знать поле зрения (FOV) и рабочее расстояние. FOV — это размер области, которую вы хотите захватить.

Вот типичный пример: если проверяемая деталь имеет ширину 4 дюйма и высоту 2 дюйма, вам потребуется поле зрения чуть больше 4 дюймов, при условии, что ваша постановка может расположить деталь в пределах этого поля зрения. Размер детали 4 x 2 дюйма соответствует соотношению сторон 4:3, но деталь размером 4 x 3,5 дюйма потребует большего поля зрения, чтобы ее можно было полностью увидеть.

Рабочее расстояние приблизительно равно расстоянию от передней части камеры до проверяемой детали. Более точное определение учитывает строение хрусталика.

По FOV и рабочему расстоянию, а также по характеристикам камеры можно оценить фокусное расстояние объектива. Фокусное расстояние является распространенным способом определения линз и теоретически представляет собой расстояние за линзой, на котором световые лучи «из бесконечности» (параллельные световые лучи) собираются в фокус. Обычные фокусные расстояния для линз машинного зрения составляют 12 мм, 16 мм, 25 мм, 35 ​​мм и 55 мм. Когда расчеты будут выполнены, предполагаемое фокусное расстояние, вероятно, не будет точно соответствовать ни одному из этих общих значений. Обычно мы выбираем близкое фокусное расстояние, а затем корректируем рабочее расстояние, чтобы получить желаемое поле зрения.

Существуют и другие важные характеристики объективов, такие как разрешение (детализация изображения — зависит от камеры и объектива), величина и тип оптического искажения, вносимого объективом, и насколько точно объектив может фокусироваться.

Учитывая все эти проблемы, мы рекомендуем вам тесно сотрудничать с вашим дистрибьютором DALSA IPD, чтобы выбрать подходящую линзу для вашего приложения.

Камеры

Камеры зонального сканирования Teledyne DALSA Falcon и Genie Nano

Камеры линейного сканирования Teledyne DALSA Linea

Камера содержит датчик, который преобразует свет от объектива в электрические сигналы. Эти сигналы оцифровываются в массив значений, называемых пикселями, и обрабатываются Vision Appliance™ для выполнения проверки.

Разрешение (точность) проверки зависит от рабочего расстояния, поля зрения (FOV) и количества физических пикселей в датчике камеры. Стандартная VGA-камера имеет 640 x 480 физических пикселей (ширина x высота), и каждый физический пиксель имеет площадь около 7,4 микрон. По этим числам можно оценить разрешение для ваших «реальных» единиц измерения. Обычно мы указываем разрешение как часть физического пикселя, так как это не зависит от вашей конкретной настройки изображения.

Сенсоры, используемые в камерах машинного зрения, являются узкоспециализированными и, следовательно, более дорогими, чем, скажем, веб-камера. Во-первых, желательно иметь квадратные физические пиксели. Это делает расчеты измерений проще и точнее. Во-вторых, камеры могут быть активированы системой машинного зрения, чтобы сделать снимок на основе сигнала Part-in-Place. В-третьих, камеры имеют сложную экспозицию и быстрые электронные затворы, которые могут «заморозить» движение большинства деталей.

Teledyne DALSA предлагает полный спектр камер Area Scan (датчики 2D) и Line Scan (датчики 1D), которые взаимодействуют с нашими контроллерами Vision Appliance.

Что такое машинное зрение? | Построен в

Только за последние несколько лет достижения в области машинного зрения помогли многим роботам и автономным транспортным средствам достичь уровня восприятия, близкого к человеческому. Используя множество оптических датчиков, таких как камеры с высоким разрешением, эти роботы и автомобили, по-своему, наконец-то могут видеть.

Что такое машинное зрение?

Машинное зрение — это технология, которая позволяет компьютерному оборудованию и машинам, таким как роботы и беспилотные автомобили, воспринимать окружающую среду с помощью камер и других оптических датчиков.

Что такое машинное зрение?

Машинное зрение — это технология, которая позволяет роботам и другим машинам, таким как автономные транспортные средства, видеть и распознавать объекты в окружающей их среде. Сочетая оптические датчики с искусственным интеллектом и инструментами машинного обучения, которые могут анализировать и обрабатывать данные изображения, роботы и автономные транспортные средства, оснащенные системами машинного зрения, могут выполнять более сложные задачи, такие как получение заказов на складе или навигация в центре города.

По мере падения цен на камеры, увеличения вычислительной мощности и усовершенствования алгоритмов машинное зрение помогло робототехнике выйти из состояния, которое Том Хаммел, вице-президент по технологиям Rapid Robotics, назвал статически запрограммированным состоянием. По словам Хаммела, благодаря недавним достижениям в области глубокого обучения, которое позволяет роботам фактически анализировать то, что они видят, роботы могут выполнять задачи, которые когда-то казались невозможными или слишком дорогостоящими, например, выбирать определенные предметы из мусорного ведра.

Произошла ошибка.

Невозможно выполнить JavaScript. Попробуйте посмотреть это видео на сайте www.youtube.com или включите JavaScript, если он отключен в вашем браузере.

Как работает машинное зрение?

Для большинства систем машинного зрения требуется источник света, либо установленный непосредственно на роботе, либо установленный на объекте, где он работает, чтобы используемая камера (или камеры) могла четко фиксировать объекты, людей, потенциальные опасности и другие особенности в его окружении.

После того, как робот захватывает изображения, эти визуальные данные отправляются на процессор или бортовой компьютер, который анализирует изображения с использованием алгоритмов искусственного интеллекта и машинного обучения, часто вместе с данными, собранными с помощью других датчиков, таких как лидар, радар и микрофоны.

После обработки изображений и других данных эта информация передается обратно роботу или другим машинам, работающим рядом с ним. Оттуда машины могут принимать соответствующие решения, будь то остановка на пешеходном переходе или выбор нужного товара для заказа, что повышает эффективность и безопасность.

Подробнее о Robotic SensesПраздник сенсорных данных: питание алгоритмов автономного вождения Зрение не анализирует изображение всего объекта сразу, а считывает его построчно, часто используя камеру с линейным сканированием. Этот тип машинного зрения обычно используется в процессах контроля для обнаружения дефектов в продуктах, движущихся по конвейеру.

Двухмерное зрение: Двухмерное зрение использует цифровую камеру для сбора данных изображения, которые затем обрабатываются путем сравнения изменений контрастности одного изображения с другим. Этот тип машинного зрения часто используется для отслеживания объектов, а также проверки и осмотра.

Трехмерное зрение: Трехмерное зрение использует несколько цифровых камер и других датчиков в разных местах для захвата цифровой модели объекта, которая обеспечивает точную оценку его местоположения, размера и характеристик. Этот тип машинного зрения обычно используется, чтобы помочь роботам ориентироваться в своем окружении, а также выполнять задачи, связанные с выполнением заказов, такие как сбор продуктов из корзин и контейнеров.

Приложения машинного зрения

Поскольку большинство людей в значительной степени полагаются на свое зрение при работе и взаимодействии с миром, роботы благодаря машинному зрению делают то же самое. Роботы-манипуляторы используют его для проверки деталей и продуктов, сходящих с конвейера, и определения того, какие из них соответствуют стандартам качества. А беспилотные такси используют системы зрения, чтобы считывать тонкие сигналы пешеходов прямо перед тем, как они переходят улицу, что, похоже, у водителей-людей становится все хуже. На складах автономные мобильные роботы используют машинное зрение для выполнения заказов.

Машинное зрение

• Используется на сборочных линиях для проверки деталей с целью улучшения контроля качества.
• Помогает роботам, работающим на складах, находить продукты и ориентироваться в окружающей среде.
• Позволяет беспилотным автомобилям воспринимать окружающий мир и определять потенциальные опасности.

В обрабатывающей промышленности машинное зрение используется для контроля качества

Когда люди осматривают детали, сходящие с конвейера, они обычно не исследуют каждую деталь в поисках дефектов. Это займет слишком много времени, слишком много денег и потребует такого уровня концентрации, которого у людей просто нет, сказал Хаммел в интервью Built In.

Но манипулятор, оснащенный системой машинного зрения, такой как Rapid Machine Operator от Rapid Robotics, может проверить каждый из них. «Камера не спит. Камере все равно. И камера быстрая, — сказал Хаммел. «Таким образом, вы можете проверить каждую деталь, которая выходит из этой машины для литья под давлением или выходит из любого процесса, и принять решение об отказе от нее».

В результате заводы с меньшей вероятностью отгружают неисправные детали, а операторы лучше понимают качество производимой ими продукции, по словам Хаммела.

Машинное зрение помогает беспилотным такси лучше ориентироваться в окружающем пространстве

Прямо перед тем, как пешеход переходит улицу, он часто намекает, что собирается делать, еще до того, как его нога ступит на пешеходный переход. Они могут оторваться от телефона, посмотреть налево или чуть-чуть поднять руки. Хотя эти сигналы едва различимы, они могут наблюдаться или восприниматься автономными транспортными средствами.

«Эти сигналы очень важны, когда вы думаете о взаимодействии между пешеходом, водителем и транспортным средством», — сказал Built In Р. Дж. Хе, директор по восприятию Zoox, компании по производству роботакси, принадлежащей Amazon.

По словам Хе, распознавание этих сигналов является одной из сильных сторон машинного зрения.

«Волшебство происходит, когда вы очень вдумчиво относитесь к тому, как вы используете отдельные сенсорные модальности и как они дополняют друг друга».

Используя искусственный интеллект и алгоритмы машинного обучения, а также камеры и другие датчики, такие как LiDAR, радар и тепловизионные камеры, которые измеряют и собирают местоположение, скорость и другие важные данные о дорогах, электрические беспилотные автомобили Zoox могут видеть и взаимодействовать с окружающим миром. Автомобили, которые тестируются в районе залива Сан-Франциско, Лас-Вегасе и Сиэтле, могут даже предсказать, что могут или не могут делать близлежащие автомобили, грузовики, велосипедисты и пешеходы, например, человек, выходящий на проезжую часть.

«Волшебство происходит, когда вы очень вдумчиво относитесь к тому, как вы используете отдельные сенсорные модальности и как они дополняют друг друга», — сказал он Built In. «Как с точки зрения таких вещей, как поле зрения и покрытие, но, что более важно, с точки зрения алгоритмического аспекта».

Используя сильные стороны машинного зрения и все эти различные сенсорные модальности и алгоритмы, Zoox может создать точное представление мира, на которое их автомобили могут реагировать в режиме реального времени, не причиняя вреда или неудобств своим пассажирам или другим людям и живым существам вокруг них.

В такой стране, как США, где в последние годы дороги стали еще более опасными, это стало невероятно важным и одним из мотивов того, что делает Zoox.

«С водителями-людьми — с отвлекающими факторами и всем прочим — мы должны убедиться, что мы можем реагировать на все эти плохие поступки», — сказал он.

Машинное зрение помогает роботам выполнять заказы

В то время как многие робототехнические компании, работающие в сфере логистики, полагаются на LiDAR, чтобы помочь своим роботам перемещаться по складам и выполнять заказы, inVia Robotics, робототехническая компания, специализирующаяся на автоматизации складов, вместо этого полагается на машинное зрение.

По словам генерального директора и соучредителя inVia Лиора Элазари, роботы компании используют машинное зрение для работы на складах, извлекая продукты для заказов электронной коммерции, сканируя AprilTags, которые Элазари описывает как QR-коды, прикрепленные к контейнерам. Робот анализирует захваченный код, что позволяет ему понять, на что он смотрит.

Системы машинного зрения также обучаются внутри склада, где они собирают и фиксируют окружающие объекты, которые анализируются с использованием алгоритмов, чтобы по существу сформировать то, что Элазари назвал «гипотезой» о том, где находится робот на складе, а также о контейнере или бункере, из которого ему нужно вытащить. Он использует визуальное слежение, которое контролирует движение робота и позволяет ему захватывать объект так же, как это сделал бы человек.

«В конце концов, мы идем и хватаем вещи глазами — вы видите, где это, и оттачиваете», — сказал Элазари. «И это то, что делают наши роботы».

По сути, машинное зрение позволяет роботам адаптироваться и не позволяет таким мелочам, как изогнутая полка или неуместная коробка, сбивать их с толку — незначительные сбои для людей, которые обычно вызывают проблемы у роботов, которые полагаются на LiDAR, и могут привести к большим расходам, таким как замена полок на складе.

«Это намного сложнее сделать, — сказал Элазари, имея в виду системы машинного зрения, — но это гораздо более рентабельно».

Машинное зрение и компьютерное зрение

Хотя термины машинное зрение и компьютерное зрение часто используются взаимозаменяемо, основные различия заключаются в следующем: интернет.

Системы компьютерного зрения — это место, где живут алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения, обрабатывающие визуальные данные.

По сути, машинное зрение — это глаз, а компьютерное зрение — это мозг.

Подробнее о машинном зренииВверх 32 Компании и стартапы в области компьютерного зрения

Компании в области машинного зрения

Системы машинного зрения, позволяющие автономным транспортным средствам и другим роботам видеть, чаще всего используются в таких приложениях, как контроль и обеспечение качества. Вот несколько компаний, разрабатывающих технологии машинного зрения для использования в производстве, логистике и т. д.

3D Infotech — компания, занимающаяся промышленной автоматизацией, специализирующаяся на универсальной метрологии, в основном на приложениях для точных измерений, для аэрокосмической, автомобильной и электронной промышленности. Программная система машинного зрения In-Sight компании, в которой используются камеры Cognex, использует алгоритмы глубокого обучения для промышленных приложений на заводах, таких как проверка и проверка сборки деталей и комплектов.

Cognex разрабатывает датчики машинного зрения и системы машинного зрения 2D и 3D, которые используются для проверки и идентификации деталей в промышленных условиях. Система машинного зрения In-Sight 3D-L4000 компании сочетает в себе технологию 3D-лазерного смещения и интеллектуальную камеру для получения более качественных изображений для инспекционных приложений.

Британская компания Industrial Vision разрабатывает датчики и системы машинного зрения для использования, в частности, в фармацевтической и автомобильной промышленности. В аэрокосмической отрасли камеры машинного зрения компании проверяют проекционные дисплеи, прозрачный экран в истребителях, на котором отображаются важные данные, проверяя, что винты и болты на месте, а также выполняя проверки на соответствие и несоответствие.

Системы машинного зрения Stemmer Imaging используются в различных областях, от логистики до сельского хозяйства. Компания предоставляет компоненты для разработки системы машинного зрения, которая поможет защитить находящихся под угрозой исчезновения птиц от ветряных турбин, по сути отключив турбину при приближении к ней.