Wraz z rozwojem wizji maszynowej, zastosowanie wizji maszynowej jest coraz szersze, technologia wykrywania wizji maszynowej charakteryzuje się dużą szybkością, dużą ilością informacji, większą liczbą funkcji, obecnie w dziedzinie zastosowań przemysłowych jest szeroka, więc jaka jest przyszły trend wykrywania maszynowego? Przedstawiamy przyszły trend wykrywania wizji maszynowej.
Po pierwsze, osadzona wizja będzie nadal rosła
Wbudowana wizja będzie nadal szybko się rozwijać, wspierana przez rosnącą liczbę aplikacji branżowych, takich jak jazda autonomiczna, nauki przyrodnicze, elektronika użytkowa, ochrona granic i rolnictwo.
Moc obliczeniowa znacznie wzrasta, a pamięć staje się bardzo tania. Użytkownicy mogą wybrać bardzo mały aparat i korzystać z danych w chmurze z różnych źródeł. Kiedy te czynniki są połączone z uczeniem maszynowym, istnieje nieodłączna wizja korzystania z oddzielnego pakietu.
Klient oczekuje, że integrator systemu opracuje dla niego cały wbudowany system wizyjny. Wbudowany system wizyjny umożliwia inteligentnym kamerom osiągnięcie ich pierwotnego celu, jakim jest przetwarzanie obrazu i analiza wideo jak najbliżej przetwornika obrazu w bardzo małej obudowie. W odpowiedzi na rynek wbudowanych systemów wizyjnych wiele firm opracowało rozwiązania umożliwiające szybkie dostarczanie rozwiązań specyficznych dla aplikacji na niedrogich platformach o niskim zużyciu energii, które mogą integrować sztuczną inteligencję i możliwości głębokiego uczenia się.
Projektowanie atrakcyjnego systemu dla klienta jest wyzwaniem dla wbudowanej wizji. Dzięki tanim, energooszczędnym urządzeniom możliwe jest umieszczenie wszystkich funkcji klienta w detekcji wyglądu w niewielkich rozmiarach, co jest trudnym zadaniem. Zapoznanie konsumentów z radykalnie różnymi rozwiązaniami sprzętowymi nie jest łatwe, ale ostatecznie istnieje nadzieja, że klienci w jakiś sposób będą wytwarzać więcej produktów, które są bardziej przyjazne dla użytkownika, mniejsze i ostatecznie tańsze.
W wielu przypadkach tradycyjne wykrywanie wizualne nie może konkurować z osadzonym widzeniem.
Po drugie, więcej zastosowań głębokiego uczenia się
Głębokie uczenie się do wykrywania wizualnego było na czele przełomowych technologii. Jeśli zajmujesz się branżą inspekcji wizualnej, prawdopodobnie widziałeś, jak to oprogramowanie integruje się z algorytmami głębokiego uczenia i zapewnia szybkie wyniki. Systemy te mogą obsługiwać tysiące permutacji i mają 100-procentową dokładność w zakresie identyfikacji i historii, a także kontroli wizualnej innych aplikacji.
Głębokie uczenie się będzie miało ogromny wpływ na tradycyjne metody analizy obrazu. Zmieni to nie tylko wytwarzane przez nas produkty, ale także sposób interakcji z naszymi klientami. Głębokie uczenie się będzie odgrywać ważną rolę w rozwiązywaniu problemów, których nie można rozwiązać za pomocą tradycyjnej detekcji wizualnej.
Na przykład, gdy szczepionki są testowane w liofilizowanych fiolkach, wyniki różnią się znacznie od czasu do czasu, w dużej mierze w zależności od sposobu ich suszenia. Korzystanie z tradycyjnego procesu wykrywania jest trudne, ponieważ w niektórych przypadkach cząsteczki mogą wyglądać bardzo podobnie do pęknięć, a głębokie uczenie się pomaga rozróżnić takie subtelne różnice.
Po trzecie, popraw wydajność niewidzialnego obrazowania
Chociaż głębokie uczenie się może być sposobem na zbieranie informacji z obrazów, nie jest to jedna opcja. Postępy w krótkofalowych kamerach na podczerwień i oświetleniu poprawiły wydajność niewidzialnego obrazowania. W tych środowiskach o wyższych długościach fal można osiągnąć znacznie więcej zastosowań, takich jak wykrywanie defektów wewnątrz kompozytów skrzydeł samolotów.
Istnieje rosnące zapotrzebowanie na obrazowanie hiperspektralne. Kiedy patrzysz na setki pasków widmowych na dużym obszarze, aby wykryć subtelne różnice między obiektami, potrzebujesz szerokopasmowego źródła światła. Pozwoli nam to zmniejszyć liczbę używanych diod LED i stworzyć łącze szerokopasmowe naśladujące halogenowe źródła światła.