隨著現(xiàn)在機(jī)器視覺的發(fā)展，機(jī)器視覺的應(yīng)用是越來(lái)越廣泛了，機(jī)器視覺檢測(cè)技術(shù)的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多，目前在工業(yè)上應(yīng)用領(lǐng)域廣闊，那么機(jī)器視覺檢測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)是怎樣的呢?下面來(lái)給大家介紹，機(jī)器視覺檢測(cè)的未來(lái)趨勢(shì)。

　　一、嵌入式視覺將繼續(xù)增長(zhǎng)

　　得益于越來(lái)越多的行業(yè)應(yīng)用程序的支持，嵌入式視覺將繼續(xù)快速增長(zhǎng)，例如自動(dòng)駕駛，生命科學(xué)，消費(fèi)電子，邊境監(jiān)控和農(nóng)業(yè)等。

　　處理能力大大增強(qiáng)，內(nèi)存變得非常便宜。用戶可以選擇一個(gè)非常小的相機(jī)，并使用來(lái)自不同來(lái)源的云數(shù)據(jù)。將這些因素與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合在一起時(shí)，如果使用單獨(dú)的軟件包，則具有內(nèi)在的愿景。

　　客戶希望系統(tǒng)集成商為其開發(fā)整個(gè)嵌入式視覺系統(tǒng)。嵌入式視覺使智能相機(jī)達(dá)到了其最初的意圖，即在非常小的外殼內(nèi)，盡可能靠近圖像傳感器以進(jìn)行圖像處理視頻分析。為了響應(yīng)嵌入式視覺市場(chǎng)，很多公司都開發(fā)了為了在低成本，低功耗平臺(tái)中快速提供特定于應(yīng)用程序的解決方案，該平臺(tái)可以集成人工智能和深度學(xué)習(xí)功能。

　　為客戶設(shè)計(jì)一個(gè)有吸引力的系統(tǒng)是嵌入式視覺的挑戰(zhàn)。通過(guò)低成本，低功耗的設(shè)備，可以將外觀檢測(cè)中客戶的所有功能都置于很小的尺寸中，這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。向消費(fèi)者介紹完全不同的硬件解決方案并非易事，但最終希望是，客戶將以某種方式生產(chǎn)更多對(duì)用戶更友好，更小且最終成本更低的產(chǎn)品。

　　在許多使用案例中，傳統(tǒng)的視覺檢測(cè)無(wú)法與嵌入式視覺競(jìng)爭(zhēng)。

　　二、深度學(xué)習(xí)的更多應(yīng)用

　　用于視覺檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)一直處于顛覆性技術(shù)的最前沿。如果您涉足視覺檢測(cè)行業(yè)，您可能已經(jīng)看到了該軟件如何與深度學(xué)習(xí)算法相集成以及如何快速產(chǎn)生結(jié)果。這些系統(tǒng)可以運(yùn)行數(shù)千個(gè)排列，并且在識(shí)別和歷史記錄以及其他應(yīng)用程序的視覺檢查中具有100%的準(zhǔn)確性。

　　深度學(xué)習(xí)將對(duì)傳統(tǒng)的圖像分析方法產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。這不僅將改變我們生產(chǎn)的產(chǎn)品，還將改變我們與客戶互動(dòng)的方式。深度學(xué)習(xí)將在解決傳統(tǒng)視覺檢測(cè)無(wú)法解決的應(yīng)用程序中發(fā)揮重要作用。

　　例如，在冷凍干燥的小瓶中檢測(cè)疫苗時(shí)，每次的結(jié)果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統(tǒng)的檢測(cè)過(guò)程非常具有挑戰(zhàn)性，因?yàn)樵谀承┣闆r下，可能是粒子看起來(lái)與裂縫非常相似，而深度學(xué)習(xí)有助于區(qū)分這種細(xì)微的差異。

　　三、提高不可見光成像的效率

　　盡管深度學(xué)習(xí)可能是從圖像中收集信息的方法，但這并不是單一的選擇。短波紅外相機(jī)和照明的進(jìn)步提高了不可見成像的效率。在這些更高波長(zhǎng)的環(huán)境中，您可以實(shí)現(xiàn)更多應(yīng)用，例如發(fā)現(xiàn)飛機(jī)機(jī)翼復(fù)合材料內(nèi)部的缺陷。

　　對(duì)高光譜成像的需求不斷增長(zhǎng)。當(dāng)您在大范圍內(nèi)觀察數(shù)百個(gè)光譜條以檢測(cè)物體之間的細(xì)微差異時(shí)，您需要一個(gè)寬帶光源。這將使我們減少使用LED的數(shù)量，并創(chuàng)建模擬鹵素?zé)艄庠吹膶拵А?/span>