С развитием машинного зрения в настоящее время применение машинного зрения становится все более и более обширным, технология обнаружения машинного зрения характеризуется высокой скоростью, большим объемом информации, большим количеством функций, в настоящее время область промышленного применения широка, так что будущая тенденция обнаружения машинного зрения? Давайте познакомим вас с будущей тенденцией обнаружения машинного зрения.
Во-первых, встроенное зрение будет продолжать расти
Встроенное зрение будет продолжать быстро развиваться благодаря растущему числу отраслевых приложений, таких как автономное вождение, медико-биологические науки, бытовая электроника, пограничный контроль и сельское хозяйство.
Вычислительная мощность значительно увеличивается, а память становится очень дешевой. Пользователи могут выбрать очень маленькую камеру и использовать облачные данные из разных источников. Когда эти факторы сочетаются с машинным обучением, при использовании отдельного пакета возникает неотъемлемое видение.
Заказчик ожидает, что системный интегратор разработает для него всю встраиваемую систему машинного зрения. Встроенное машинное зрение позволяет интеллектуальным камерам выполнять свою первоначальную задачу — выполнять обработку изображений и анализ видео как можно ближе к датчику изображения в очень маленьком корпусе. В ответ на рынок встраиваемых систем машинного зрения многие компании разработали решения для быстрой доставки решений для конкретных приложений на недорогих платформах с низким энергопотреблением, которые могут интегрировать возможности искусственного интеллекта и глубокого обучения.
Разработка привлекательной для заказчика системы — это задача встроенного машинного зрения. С недорогими, маломощными устройствами можно уместить все функции заказчика по детекции внешности в небольшой размер, что является сложной задачей. Познакомить потребителей с радикально отличающимися аппаратными решениями непросто, но, в конечном счете, есть надежда, что клиенты каким-то образом будут производить больше продуктов, более удобных для пользователя, компактных и, в конечном счете, менее дорогих.
Во многих случаях традиционное визуальное обнаружение не может конкурировать со встроенным зрением.
Во-вторых, больше приложений глубокого обучения
Глубокое обучение для визуального обнаружения находится в авангарде прорывных технологий. Если вы работаете в области визуального контроля, вы, вероятно, видели, как это программное обеспечение интегрируется с алгоритмами глубокого обучения и дает быстрые результаты. Эти системы могут выполнять тысячи перестановок и обеспечивают 100-процентную точность идентификации и истории, а также визуального контроля других приложений.
Глубокое обучение окажет глубокое влияние на традиционные методы анализа изображений. Это изменит не только продукты, которые мы производим, но и то, как мы взаимодействуем с нашими клиентами. Глубокое обучение будет играть важную роль в решении задач, которые невозможно решить с помощью традиционного визуального обнаружения.
Например, когда вакцины тестируются в лиофилизированных флаконах, результаты время от времени сильно различаются, в основном в зависимости от того, как они высушены. Использование традиционного процесса обнаружения является сложной задачей, поскольку в некоторых случаях частицы могут быть очень похожи на трещины, а глубокое обучение помогает различать такие тонкие различия.
В-третьих, повысить эффективность невидимых изображений
Хотя глубокое обучение может быть способом сбора информации с изображений, это не единственный вариант. Достижения в области коротковолновых инфракрасных камер и освещения повысили эффективность невидимых изображений. В этих средах с более высокой длиной волны вы можете использовать гораздо больше приложений, таких как поиск дефектов внутри композитных материалов крыльев самолетов.
Растет спрос на гиперспектральные изображения. Когда вы смотрите на сотни спектральных полос на большой площади, чтобы обнаружить тонкие различия между объектами, вам нужен широкополосный источник света. Это позволит нам сократить количество используемых светодиодов и создать широкополосный свет, имитирующий галогенные источники света.