С развитието на машинното зрение сега, приложението на машинното зрение е все по-обширно, технологията за откриване на машинно зрение се характеризира с висока скорост, голямо количество информация, повече функции, в момента в областта на индустриалното приложение е широко, така че какво е бъдеща тенденция на откриване на машинно зрение? Нека ви представим бъдещата тенденция на откриване на машинно зрение.
Първо, вграденото зрение ще продължи да расте
Вградената визия ще продължи да се развива бързо, подкрепена от нарастващ брой индустриални приложения, като автономно шофиране, науки за живота, потребителска електроника, наблюдение на границите и селско стопанство.
Мощността на обработка се увеличава значително и паметта става много евтина. Потребителите могат да изберат много малка камера и да използват облачни данни от различни източници. Когато тези фактори се комбинират с машинно обучение, има присъща визия при използване на отделен пакет.
Клиентът очаква системният интегратор да разработи цялата вградена визуална система за него. Вграденото зрение позволява на смарт камерите да постигнат първоначалното си намерение, което е да извършват обработка на изображения и видео анализ възможно най-близо до сензора за изображения в много малък корпус. В отговор на пазара на вградена визия много компании са разработили решения за бързо доставяне на специфични за приложения решения в евтини платформи с ниска мощност, които могат да интегрират изкуствен интелект и възможности за дълбоко обучение.
Проектирането на привлекателна система за клиента е предизвикателството на вградената визия. С евтини устройства с ниска мощност е възможно всички функции на клиента за разпознаване на външен вид да бъдат поставени в малък размер, което е трудна задача. Представянето на потребителите на коренно различни хардуерни решения не е лесно, но в крайна сметка надеждата е, че клиентите по някакъв начин ще произвеждат повече продукти, които са по-удобни за потребителя, по-малки и в крайна сметка по-евтини.
В много случаи на употреба традиционното визуално откриване не може да се конкурира с вграденото зрение.
Второ, повече приложения на задълбочено обучение
Дълбокото обучение за визуално откриване е в челните редици на революционните технологии. Ако участвате в индустрията за визуална инспекция, вероятно сте виждали как този софтуер се интегрира с алгоритми за дълбоко обучение и дава бързи резултати. Тези системи могат да изпълняват хиляди пермутации и имат 100 процента точност при идентификация и история, както и визуална проверка на други приложения.
Дълбокото обучение ще има дълбоко въздействие върху традиционните методи за анализ на изображения. Това не само ще промени продуктите, които произвеждаме, но и начина, по който взаимодействаме с нашите клиенти. Дълбокото обучение ще играе важна роля при решаването на приложения, които не могат да бъдат решени чрез традиционно визуално откриване.
Например, когато ваксините се тестват в лиофилизирани флакони, резултатите варират значително от време на време, до голяма степен в зависимост от това как са изсушени. Използването на традиционен процес на откриване е предизвикателство, защото в някои случаи може да се окаже, че частиците изглеждат много подобни на пукнатини, а дълбокото обучение помага да се разграничат такива фини разлики.
Трето, подобряване на ефективността на невидимото изображение
Въпреки че дълбокото обучение може да е начин за събиране на информация от изображения, това не е единствена опция. Напредъкът в късовълновите инфрачервени камери и осветлението подобри ефективността на невидимото изображение. В тези среди с по-висока дължина на вълната можете да постигнете много повече приложения, като например намиране на дефекти вътре в композитите на крилата на самолети.
Има нарастващо търсене на хиперспектрални изображения. Когато гледате стотици спектрални ивици върху голяма площ, за да откриете фините разлики между обектите, имате нужда от широколентов източник на светлина. Това ще ни позволи да намалим броя на светодиодите, които използваме, и да създадем широколентова връзка, която имитира халогенни източници на светлина.