Met de ontwikkeling van machinevisie nu, wordt de toepassing van machinevisie steeds uitgebreider, machine vision-detectietechnologie wordt gekenmerkt door hoge snelheid, grote hoeveelheid informatie, meer functies, momenteel in het industriële toepassingsgebied is breed, dus wat is de toekomstige trend van machine vision-detectie? Laten we de toekomstige trend van machine vision-detectie aan u voorstellen.
Ten eerste zal embedded vision blijven groeien
Embedded vision zal snel blijven groeien, ondersteund door een groeiend aantal industriële toepassingen, zoals autonoom rijden, life sciences, consumentenelektronica, grensbewaking en landbouw.
De verwerkingskracht wordt enorm vergroot en het geheugen wordt erg goedkoop. Gebruikers kunnen een zeer kleine camera kiezen en cloudgegevens uit verschillende bronnen gebruiken. Wanneer deze factoren worden gecombineerd met machine learning, is er een inherente visie bij het gebruik van een apart pakket.
De klant verwacht van de systeemintegrator dat hij het volledige embedded vision-systeem voor hem ontwikkelt. Embedded vision stelt slimme camera's in staat hun oorspronkelijke doel te verwezenlijken, namelijk beeldverwerking en video-analyse zo dicht mogelijk bij de beeldsensor uitvoeren in een zeer kleine behuizing. Als reactie op de embedded vision-markt hebben veel bedrijven oplossingen ontwikkeld om snel toepassingsspecifieke oplossingen te leveren in goedkope, energiezuinige platforms die kunstmatige intelligentie en deep learning-mogelijkheden kunnen integreren.
Een aantrekkelijk systeem ontwerpen voor de klant is de uitdaging van embedded vision. Met goedkope apparaten met een laag stroomverbruik is het mogelijk om alle functies van de klant in uiterlijkdetectie in een klein formaat te plaatsen, wat een moeilijke taak is. Consumenten kennis laten maken met radicaal andere hardware-oplossingen is niet eenvoudig, maar uiteindelijk is de hoop dat klanten op de een of andere manier meer producten zullen produceren die gebruiksvriendelijker, kleiner en uiteindelijk goedkoper zijn.
In veel gevallen kan traditionele visuele detectie niet concurreren met ingebedde visie.
Ten tweede, meer toepassingen van deep learning
Diep leren voor visuele detectie heeft een voortrekkersrol gespeeld bij ontwrichtende technologieën. Als u betrokken bent bij de visuele inspectie-industrie, heeft u waarschijnlijk gezien hoe deze software integreert met deep learning-algoritmen en snelle resultaten oplevert. Deze systemen kunnen duizenden permutaties uitvoeren en hebben 100 procent nauwkeurigheid in identificatie en geschiedenis, evenals visuele inspectie van andere toepassingen.
Diep leren zal een grote impact hebben op traditionele beeldanalysemethoden. Dit verandert niet alleen de producten die we maken, maar ook de manier waarop we met onze klanten omgaan. Diep leren zal een belangrijke rol spelen bij het oplossen van toepassingen die niet kunnen worden opgelost door traditionele visuele detectie.
Wanneer vaccins bijvoorbeeld worden getest in gevriesdroogde flesjes, variëren de resultaten van tijd tot tijd sterk, grotendeels afhankelijk van hoe ze zijn gedroogd. Het gebruik van een traditioneel detectieproces is een uitdaging, omdat het in sommige gevallen kan zijn dat deeltjes erg op scheuren lijken, en diep leren helpt om zulke subtiele verschillen te onderscheiden.
Ten derde, verbeter de efficiëntie van onzichtbare beeldvorming
Hoewel deep learning een manier kan zijn om informatie uit afbeeldingen te halen, is het geen enkele optie. Vooruitgang in kortegolf-infraroodcamera's en verlichting hebben de efficiëntie van onzichtbare beeldvorming verbeterd. In deze omgevingen met een hogere golflengte kun je veel meer toepassingen bereiken, zoals het vinden van defecten in de composieten van vliegtuigvleugels.
Er is een groeiende vraag naar hyperspectrale beeldvorming. Als je naar honderden spectrale stroken over een groot gebied kijkt om subtiele verschillen tussen objecten te detecteren, heb je een breedbandige lichtbron nodig. Hierdoor kunnen we het aantal leds dat we gebruiken verminderen en breedband creëren dat halogeenlichtbronnen nabootst.