蘇州市奧德萊電氣設備有限公司
聯(lián)系人：戴先生
聯(lián)系電話(huà)：18913100509
地址：蘇州市吳中區珠江南路211號 金楓城市設計產(chǎn)業(yè)園2411
主要項目：機器視覺(jué)，CCD相機，機器視覺(jué)檢測設備，工業(yè)相機，視覺(jué)系統，視覺(jué)傳感器
機器視覺(jué)檢測的未來(lái)趨勢是什么，將面臨哪些挑戰？
影響視覺(jué)檢測行業(yè)的最新技術(shù)趨勢包括嵌入式視覺(jué)，深度學(xué)習和不可見(jiàn)光成像的有效性。
隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步和智能工廠(chǎng)的發(fā)展，視覺(jué)檢測設備在過(guò)去十年中發(fā)生了巨大變化。預計到2022年，全球視覺(jué)檢測設備市場(chǎng)將增長(cháng)近一倍，達到136.2億美元，因為行業(yè)對質(zhì)量檢測的要求增加了。亞太地區將繼續成為全球最大的市場(chǎng)，到2022年將占收入的38.4％。在技術(shù)，靈活性，效率和準確性方面表現出高度創(chuàng )新的外觀(guān)檢測供應商將在不斷發(fā)展的市場(chǎng)中取得最大的成功。
盡管全球經(jīng)濟的不確定性將影響外觀(guān)檢測行業(yè)，但行業(yè)協(xié)會(huì )和專(zhuān)家普遍認為這不會(huì )造成嚴重損害。借助深度學(xué)習軟件，嵌入式視覺(jué)等硬件平臺有望蓬勃發(fā)展，工廠(chǎng)級別的傳統應用程序也將保持強勁增長(cháng)。那么，下面我們來(lái)看下影響視覺(jué)檢測行業(yè)的三大趨勢。
一、嵌入式視覺(jué)將繼續增長(cháng)
得益于越來(lái)越多的行業(yè)應用程序的支持，嵌入式視覺(jué)將繼續快速增長(cháng)，例如自動(dòng)駕駛，生命科學(xué)，消費電子，邊境監控和農業(yè)等。
處理能力大大增強，內存變得非常便宜。用戶(hù)可以選擇一個(gè)非常小的相機，并使用來(lái)自不同來(lái)源的云數據。將這些因素與機器學(xué)習結合在一起時(shí)，如果使用單獨的軟件包，則具有內在的愿景。
客戶(hù)希望系統集成商為其開(kāi)發(fā)整個(gè)嵌入式視覺(jué)系統。嵌入式視覺(jué)使智能相機達到了其最初的意圖，即在非常小的外殼內，盡可能靠近圖像傳感器以進(jìn)行圖像處理視頻分析。為了響應嵌入式視覺(jué)市場(chǎng)，我們開(kāi)發(fā)了為了在低成本，低功耗平臺（從攝像機設計到FPGA編程）中快速提供特定于應用程序的解決方案，該平臺可以集成人工智能和深度學(xué)習功能。
為客戶(hù)設計一個(gè)有吸引力的系統是嵌入式視覺(jué)的最大挑戰。通過(guò)低成本，低功耗的設備，可以將外觀(guān)檢測中客戶(hù)的所有功能都置于很小的尺寸中，這是一項艱巨的任務(wù)。向消費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(hù)將以某種方式生產(chǎn)更多對用戶(hù)更友好，更小且最終成本更低的產(chǎn)品。在許多使用案例中，傳統的視覺(jué)檢測無(wú)法與嵌入式視覺(jué)競爭。
二、深度學(xué)習的更多應用
用于視覺(jué)檢測的深度學(xué)習一直處于顛覆性技術(shù)的最前沿。如果您涉足視覺(jué)檢測行業(yè)，您可能已經(jīng)看到了該軟件如何與深度學(xué)習算法相集成以及如何快速產(chǎn)生結果。這些系統可以運行數千個(gè)排列，并且在識別和歷史記錄以及其他應用程序的視覺(jué)檢查中具有100％的準確性。
深度學(xué)習將對傳統的圖像分析方法產(chǎn)生深遠的影響。這不僅將改變我們生產(chǎn)的產(chǎn)品，還將改變我們與客戶(hù)互動(dòng)的方式。深度學(xué)習將在解決傳統視覺(jué)檢測無(wú)法解決的應用程序中發(fā)揮重要作用。例如，在冷凍干燥的小瓶中檢測疫苗時(shí)，每次的結果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統的檢測過(guò)程非常具有挑戰性，因為在某些情況下，可能是粒子看起來(lái)與裂縫非常相似，而深度學(xué)習有助于區分這種細微的差異。
三、提高不可見(jiàn)光成像的效率
盡管深度學(xué)習可能是從圖像中收集信息的最新方法，但這并不是唯一的選擇。短波紅外相機和照明的進(jìn)步提高了不可見(jiàn)成像的效率。在這些更高波長(cháng)的環(huán)境中，您可以實(shí)現更多應用，例如發(fā)現飛機機翼復合材料內部的缺陷。我們現在將高功率SWIRLED引入高速視覺(jué)檢查應用市場(chǎng)。
對高光譜成像的需求不斷增長(cháng)。當您在大范圍內觀(guān)察數百個(gè)光譜條以檢測物體之間的細微差異時(shí)，您需要一個(gè)寬帶光源。這將使我們減少使用LED的數量，并創(chuàng )建模擬鹵素燈光源的寬帶。
外觀(guān)檢測面臨的挑戰
智能傳感器，智能相機和可配置視覺(jué)系統已大大消除了開(kāi)發(fā)視覺(jué)檢測系統的需求。當今最常見(jiàn)的應用是通過(guò)即用型即插即用技術(shù)完成的。在過(guò)去的十年中，智能相機變得越來(lái)越強大，照明公司提供的產(chǎn)品范圍也不斷擴大。但是，隨著(zhù)軟件功能的增強和價(jià)格的不斷下降，軟件包的互聯(lián)和標準化仍然存在問(wèn)題。
不同的公司對同一事物使用不同的術(shù)語(yǔ)。甚至像以太網(wǎng)這樣的標準化通信在公司之間也存在巨大差異，并且在視覺(jué)行業(yè)也沒(méi)有真正推動(dòng)開(kāi)放軟件標準的推動(dòng)。
當今的視覺(jué)產(chǎn)品可以滿(mǎn)足大多數應用的需求。隨著(zhù)技術(shù)和客戶(hù)需求的發(fā)展，系統集成商必須保持清醒。例如，在3D影像市場(chǎng)中，硬件創(chuàng )新先于軟件創(chuàng )新。
盡管有很多3D傳感器和攝像機可供使用，例如激光三角測量，帶有偽隨機碼型發(fā)生器的立體聲傳感器等，但是為了實(shí)現快速的系統開(kāi)發(fā)，開(kāi)發(fā)工具鏈有很大差距。
例如，許多OEM當前使用開(kāi)放式標準3D傳感器，從頭開(kāi)始編寫(xiě)程序應用程序，或使用“封閉式”系統進(jìn)行工具配置，這通常很昂貴。高速機載圖像處理可能需要具有現場(chǎng)可編程門(mén)陣列（FPGA）的3D傳感器，從而使非FPGA程序員可以在軟件包中部署3D圖像處理算法。
另一個(gè)挑戰是從人工智能和深度學(xué)習中獲取信息的能力。最大的挑戰是區分炒作與實(shí)質(zhì)?，F實(shí)情況是“許多人工智能和深度學(xué)習算法有時(shí)太麻煩了。
盡管視覺(jué)檢測應用程序受益于深度學(xué)習算法，但是這些算法不能解決所有問(wèn)題。與傳統編程相比，當人們想達到99％以上的準確性所需的努力時(shí)，這一點(diǎn)尤其明顯。盡管如此，這項技術(shù)確實(shí)占有一席之地，并將在未來(lái)幾年繼續發(fā)揮重要作用。
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