SWIR 視覺系統在農業生產中的應用
透過短波紅外光提升產品檢驗
確保蘋果或馬鈴薯等蔬果的品質，對於滿足市場標準和消費者期待來說，是十分重要的。傳統檢驗方法通常僅以目視觀察，既耗時又容易出錯。Basler SWIR 視覺系統，能為食品檢驗品質控制帶來可靠的視覺解決方案。
農產品的 SWIR 應用
SWIR 視覺系統提供更為廣泛的應用，能夠更加高效可靠地檢驗農產品，例如發生損壞或污染。
看見隱藏在表面之下的東西
短波紅外光 (SWIR) 的特性，提供令人興奮的品質保證可能性和新方法。
visSWIR 提供更多資訊
蘋果瘀傷的例子清楚地顯現傳統檢查方法的局限性：大多僅以目視觀察，不但耗時，且主觀性強，容易出現人為錯誤。試圖透過在可見光譜範圍內的成像來克服這些限制，仍然無法提供所需的細節水準：需要的是一個可以看到表面之下的視覺系統。
SWIR：系統化的可視性
對於 SWIR 範圍內的影像拍攝，需要適用於短波紅外光譜的特殊產品。因為 SWIR 是一個完整的系統：選擇合適的鏡頭、濾光片和光源元件，對於 SWIR 成像品質十分重要，需要了解每種應用的具體需求。
嵌入式視覺系統的元件
Basler ace 2 X visSWIR 相機可檢驗可見光與不可見光，提高檢驗效率。在本案例中，近紅外光 (NIR) 和短波紅外光 (SWIR) 光穿透蘋果表皮，顯現防潮程度的變化，特別是在含水量較高的區域。然而，成功的 SWIR 視覺系統並不僅有以下功能：
傳統鏡頭通常針對可見光譜進行最佳化。而專用鏡頭則可以排除可見光範圍。為了同時拍攝這兩種光譜範圍，Basler 提供專門設計的客製化鏡頭。visSWIR 相容鏡頭。
濾片在 SWIR 應用十分重要，因可依據波長範圍來控制光線的傳輸。
SWIR 光源附帶 LED 可確保 SWIR Vision 系統產生可靠而一致的影像品質。
使用 Blob 分析進行定位
軟體使應用程式變得更有智慧。除了視覺硬體外，Basler Blob 分析 軟體模組可用於分割與暗區分析。Blob 分析可根據影像中的灰度值，來檢驗影像中的不同區域。能夠識別缺陷、雜質或含糖量的變化，進而可採取適當措施。因此，產品檢驗的效率可顯著提高。
您是否需要針對特定應用的支援服務？我們很樂意透過個別諮詢，根據您的申請內容來介紹我們的客製化 SWIR 產品組合。
自動校正畫素缺陷
Basler ace 2 X visSWIR 型號搭載採用 InGaAs 技術的 Sony SenSWIR 晶片。該感光元件的特色是具備更小的畫素，帶來比傳統感光元件更高的解析度。為了解決工業 SWIR 成像中常見的畫素誤差，我們也開發出 Pixel Correction Beyond 技術。
Pixel Correction Beyond：沒有畫素缺陷的影像
InGaAs 感光元件常見的畫素缺陷，往往對影像處理帶來負面影響。Pixel Correction Beyond 技術可動態校正畫素缺陷，因此可讓 SWIR 相機影像具備優異畫質。
Basler 開發的演算法支援該功能。在操作過程中，該功能會檢驗每張影像中的畫素缺陷，並在相機內建的 FPGA 上直接校正影像，影像內容不失真。
SWIR：非常適合農產品檢驗
Basler SWIR 視覺系統提高了農業產品檢驗的效率和可靠性。這些相機系統可幫助農業生產者進行品質保證、缺陷檢驗並提高分揀效率，改進工作流程、符合市場標準，提供消費者始一貫的高品質產品。
優勢綜覽
具備相互搭配元件的視覺系統，可提高影像清晰度並精確檢驗缺陷
使用先進的視覺演算法進行可靠的缺陷檢驗，以準確辨識缺陷，降低疏忽風險
即時分析最佳化的分揀流程，提高整體營運效率
此方案所用產品
想實施類似的方案嗎？這些產品能有所助益。
