Med udviklingen af maskinsyn nu er anvendelsen af maskinsyn mere og mere omfattende, maskinsynsdetektionsteknologi er kendetegnet ved høj hastighed, stor mængde information, flere funktioner, i øjeblikket i det industrielle anvendelsesområde er bredt, så hvad er fremtidig trend for maskinsynsdetektion? Lad os præsentere dig for den fremtidige trend inden for maskinsynsdetektion.
For det første vil indlejret vision fortsætte med at vokse
Embedded vision vil fortsætte med at vokse hurtigt, understøttet af et stigende antal industriapplikationer, såsom autonom kørsel, biovidenskab, forbrugerelektronik, grænseovervågning og landbrug.
Processorkraften øges kraftigt, og hukommelsen bliver meget billig. Brugere kan vælge et meget lille kamera og bruge cloud-data fra forskellige kilder. Når disse faktorer kombineres med maskinlæring, er der en iboende vision, når man bruger en separat pakke.
Kunden forventer, at systemintegratoren udvikler hele det indlejrede visionsystem for dem. Embedded vision gør det muligt for smarte kameraer at opnå deres oprindelige hensigt, som er at udføre billedbehandling og videoanalyse så tæt på billedsensoren som muligt i et meget lille hus. Som svar på det indlejrede vision-marked har mange virksomheder udviklet løsninger til hurtigt at levere applikationsspecifikke løsninger i lave omkostninger, lav-effekt platforme, der kan integrere kunstig intelligens og deep learning-kapaciteter.
At designe et attraktivt system for kunden er udfordringen ved indlejret vision. Med billige enheder med lavt strømforbrug er det muligt at sætte alle kundens funktioner i udseendegenkendelse i en lille størrelse, hvilket er en vanskelig opgave. Det er ikke nemt at introducere forbrugerne for radikalt anderledes hardwareløsninger, men i sidste ende er håbet, at kunderne på en eller anden måde vil producere flere produkter, der er mere brugervenlige, mindre og i sidste ende billigere.
I mange tilfælde kan traditionel visuel detektion ikke konkurrere med indlejret syn.
For det andet flere anvendelser af deep learning
Deep learning til visuel detektion har været på forkant med forstyrrende teknologier. Hvis du er involveret i visuel inspektionsindustrien, har du sikkert set, hvordan denne software integreres med dybe læringsalgoritmer og producerer hurtige resultater. Disse systemer kan køre tusindvis af permutationer og har 100 procent nøjagtighed i identifikation og historie samt visuel inspektion af andre applikationer.
Dyb læring vil have en dyb indvirkning på traditionelle billedanalysemetoder. Dette vil ikke kun ændre de produkter, vi laver, men også den måde, vi interagerer med vores kunder på. Deep learning vil spille en vigtig rolle i løsningen af applikationer, der ikke kan løses ved traditionel visuel detektion.
For eksempel, når vacciner testes i frysetørrede hætteglas, varierer resultaterne meget fra gang til gang, i høj grad afhængigt af, hvordan de tørres. Det er udfordrende at bruge en traditionel detektionsproces, fordi det i nogle tilfælde kan være, at partikler ligner revner meget, og dyb læring hjælper med at skelne sådanne subtile forskelle.
For det tredje, forbedre effektiviteten af usynlig billeddannelse
Selvom deep learning kan være en måde at indsamle information fra billeder på, er det ikke en enkelt mulighed. Fremskridt inden for kortbølgede infrarøde kameraer og belysning har forbedret effektiviteten af usynlig billeddannelse. I disse miljøer med højere bølgelængde kan du opnå mange flere anvendelser, såsom at finde defekter inde i flyvingernes kompositmaterialer.
Der er en stigende efterspørgsel efter hyperspektral billeddannelse. Når du ser på hundredvis af spektralstrimler over et stort område for at opdage subtile forskelle mellem objekter, har du brug for en bredbåndslyskilde. Dette vil give os mulighed for at reducere antallet af lysdioder, vi bruger, og skabe bredbånd, der efterligner halogenlyskilder.