Dengan perkembangan penglihatan mesin sekarang, aplikasi penglihatan mesin semakin meluas, teknologi pengesanan penglihatan mesin dicirikan oleh kelajuan tinggi, jumlah maklumat yang besar, lebih banyak fungsi, pada masa ini dalam bidang aplikasi industri adalah luas, jadi apakah itu trend masa depan pengesanan penglihatan mesin? Mari perkenalkan kepada anda trend masa depan pengesanan penglihatan mesin.
Pertama, visi terbenam akan terus berkembang
Visi terbenam akan terus berkembang pesat, disokong oleh semakin banyak aplikasi industri, seperti pemanduan autonomi, sains hayat, elektronik pengguna, pengawasan sempadan dan pertanian.
Kuasa pemprosesan sangat meningkat dan memori menjadi sangat murah. Pengguna boleh memilih kamera yang sangat kecil dan menggunakan data awan daripada sumber yang berbeza. Apabila faktor ini digabungkan dengan pembelajaran mesin, terdapat visi yang wujud apabila menggunakan pakej yang berasingan.
Pelanggan mengharapkan penyepadu sistem untuk membangunkan keseluruhan sistem penglihatan terbenam untuk mereka. Penglihatan terbenam membolehkan kamera pintar mencapai tujuan asalnya, iaitu untuk melakukan pemprosesan imej dan analisis video sedekat mungkin dengan penderia imej dalam perumahan yang sangat kecil. Sebagai tindak balas kepada pasaran visi terbenam, banyak syarikat telah membangunkan penyelesaian untuk menyampaikan penyelesaian khusus aplikasi dengan cepat dalam kos rendah, platform berkuasa rendah yang boleh menyepadukan kecerdasan buatan dan keupayaan pembelajaran mendalam.
Mereka bentuk sistem yang menarik untuk pelanggan adalah cabaran visi terbenam. Dengan kos rendah, peranti berkuasa rendah, adalah mungkin untuk meletakkan semua fungsi pelanggan dalam pengesanan penampilan dalam saiz yang kecil, yang merupakan tugas yang sukar. Memperkenalkan pengguna kepada penyelesaian perkakasan yang berbeza secara radikal bukanlah mudah, tetapi akhirnya harapannya ialah pelanggan akan menghasilkan lebih banyak produk yang lebih mesra pengguna, lebih kecil dan akhirnya lebih murah.
Dalam kebanyakan kes penggunaan, pengesanan visual tradisional tidak dapat bersaing dengan penglihatan terbenam.
Kedua, lebih banyak aplikasi pembelajaran mendalam
Pembelajaran mendalam untuk pengesanan visual telah berada di barisan hadapan dalam teknologi yang mengganggu. Jika anda terlibat dalam industri pemeriksaan visual, anda mungkin telah melihat cara perisian ini disepadukan dengan algoritma pembelajaran mendalam dan menghasilkan hasil yang pantas. Sistem ini boleh menjalankan ribuan pilih atur dan mempunyai ketepatan 100 peratus dalam pengenalan dan sejarah serta pemeriksaan visual aplikasi lain.
Pembelajaran mendalam akan memberi impak yang mendalam terhadap kaedah analisis imej tradisional. Ini bukan sahaja akan mengubah produk yang kami buat, tetapi juga cara kami berinteraksi dengan pelanggan kami. Pembelajaran mendalam akan memainkan peranan penting dalam menyelesaikan aplikasi yang tidak dapat diselesaikan dengan pengesanan visual tradisional.
Contohnya, apabila vaksin diuji dalam botol yang dikeringkan beku, hasilnya berbeza-beza dari semasa ke semasa, sebahagian besarnya bergantung pada cara ia dikeringkan. Menggunakan proses pengesanan tradisional adalah mencabar kerana dalam sesetengah kes, mungkin zarah kelihatan sangat serupa dengan retakan, dan pembelajaran mendalam membantu membezakan perbezaan yang begitu halus.
Ketiga, meningkatkan kecekapan pengimejan yang tidak kelihatan
Walaupun pembelajaran mendalam mungkin merupakan satu cara untuk mengumpul maklumat daripada imej, ia bukanlah satu pilihan. Kemajuan dalam kamera inframerah gelombang pendek dan pencahayaan telah meningkatkan kecekapan pengimejan yang tidak kelihatan. Dalam persekitaran panjang gelombang yang lebih tinggi ini, anda boleh mencapai lebih banyak aplikasi, seperti mencari kecacatan di dalam komposit sayap pesawat.
Terdapat permintaan yang semakin meningkat untuk pengimejan hiperspektral. Apabila anda melihat ratusan jalur spektrum di kawasan yang luas untuk mengesan perbezaan halus antara objek, anda memerlukan sumber cahaya jalur lebar. Ini akan membolehkan kami mengurangkan bilangan led yang kami gunakan dan mencipta jalur lebar yang meniru sumber cahaya halogen.