Με την ανάπτυξη της μηχανικής όρασης τώρα, η εφαρμογή της μηχανικής όρασης είναι ολοένα και πιο εκτεταμένη, η τεχνολογία ανίχνευσης μηχανικής όρασης χαρακτηρίζεται από υψηλή ταχύτητα, μεγάλο όγκο πληροφοριών, περισσότερες λειτουργίες, επί του παρόντος στον τομέα της βιομηχανικής εφαρμογής είναι ευρύς, οπότε ποιο είναι το μελλοντική τάση ανίχνευσης μηχανικής όρασης; Ας σας παρουσιάσουμε τη μελλοντική τάση της ανίχνευσης μηχανικής όρασης.
Πρώτον, η ενσωματωμένη όραση θα συνεχίσει να αναπτύσσεται
Το ενσωματωμένο όραμα θα συνεχίσει να αναπτύσσεται με ταχείς ρυθμούς, υποστηριζόμενο από έναν αυξανόμενο αριθμό εφαρμογών της βιομηχανίας, όπως η αυτόνομη οδήγηση, οι βιοεπιστήμες, τα ηλεκτρονικά είδη ευρείας κατανάλωσης, η επιτήρηση των συνόρων και η γεωργία.
Η ισχύς επεξεργασίας αυξάνεται πολύ και η μνήμη γίνεται πολύ φθηνή. Οι χρήστες μπορούν να επιλέξουν μια πολύ μικρή κάμερα και να χρησιμοποιήσουν δεδομένα cloud από διαφορετικές πηγές. Όταν αυτοί οι παράγοντες συνδυάζονται με τη μηχανική μάθηση, υπάρχει ένα εγγενές όραμα όταν χρησιμοποιείται ένα ξεχωριστό πακέτο.
Ο πελάτης αναμένει από τον ολοκληρωτή συστήματος να αναπτύξει ολόκληρο το ενσωματωμένο σύστημα όρασης για αυτόν. Η ενσωματωμένη όραση επιτρέπει στις έξυπνες κάμερες να επιτύχουν την αρχική τους πρόθεση, που είναι η εκτέλεση επεξεργασίας εικόνας και ανάλυσης βίντεο όσο το δυνατόν πιο κοντά στον αισθητήρα εικόνας σε ένα πολύ μικρό περίβλημα. Ως απόκριση στην αγορά του ενσωματωμένου οράματος, πολλές εταιρείες έχουν αναπτύξει λύσεις για να προσφέρουν γρήγορα λύσεις για συγκεκριμένες εφαρμογές σε πλατφόρμες χαμηλού κόστους και χαμηλής κατανάλωσης που μπορούν να ενσωματώσουν δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης και βαθιάς μάθησης.
Ο σχεδιασμός ενός ελκυστικού συστήματος για τον πελάτη είναι η πρόκληση του ενσωματωμένου οράματος. Με συσκευές χαμηλού κόστους και χαμηλής κατανάλωσης, είναι δυνατό να τοποθετήσετε όλες τις λειτουργίες του πελάτη στον εντοπισμό εμφάνισης σε μικρό μέγεθος, κάτι που είναι δύσκολο έργο. Η εισαγωγή των καταναλωτών σε ριζικά διαφορετικές λύσεις υλικού δεν είναι εύκολη, αλλά τελικά η ελπίδα είναι ότι οι πελάτες θα παράγουν με κάποιο τρόπο περισσότερα προϊόντα που είναι πιο φιλικά προς τον χρήστη, μικρότερα και τελικά λιγότερο δαπανηρά.
Σε πολλές περιπτώσεις χρήσης, η παραδοσιακή οπτική ανίχνευση δεν μπορεί να ανταγωνιστεί την ενσωματωμένη όραση.
Δεύτερον, περισσότερες εφαρμογές βαθιάς μάθησης
Η βαθιά μάθηση για την οπτική ανίχνευση βρίσκεται στην πρώτη γραμμή των τεχνολογιών που προκαλούν αναστάτωση. Εάν ασχολείστε με τον κλάδο της οπτικής επιθεώρησης, πιθανότατα έχετε δει πώς αυτό το λογισμικό ενσωματώνεται με αλγόριθμους βαθιάς εκμάθησης και παράγει γρήγορα αποτελέσματα. Αυτά τα συστήματα μπορούν να εκτελέσουν χιλιάδες μεταθέσεις και έχουν 100 τοις εκατό ακρίβεια στην αναγνώριση και το ιστορικό, καθώς και στην οπτική επιθεώρηση άλλων εφαρμογών.
Η βαθιά μάθηση θα έχει βαθύ αντίκτυπο στις παραδοσιακές μεθόδους ανάλυσης εικόνας. Αυτό δεν θα αλλάξει μόνο τα προϊόντα που κατασκευάζουμε, αλλά και τον τρόπο αλληλεπίδρασης με τους πελάτες μας. Η βαθιά μάθηση θα παίξει σημαντικό ρόλο στην επίλυση εφαρμογών που δεν μπορούν να επιλυθούν με την παραδοσιακή οπτική ανίχνευση.
Για παράδειγμα, όταν τα εμβόλια δοκιμάζονται σε λυοφιλοποιημένα φιαλίδια, τα αποτελέσματα ποικίλλουν πολύ από καιρό σε καιρό, σε μεγάλο βαθμό ανάλογα με τον τρόπο ξήρανσής τους. Η χρήση μιας παραδοσιακής διαδικασίας ανίχνευσης είναι δύσκολη, επειδή σε ορισμένες περιπτώσεις, τα σωματίδια μπορεί να μοιάζουν πολύ με ρωγμές και η βαθιά εκμάθηση βοηθά στη διάκριση τέτοιων λεπτών διαφορών.
Τρίτον, βελτιώστε την αποτελεσματικότητα της αόρατης απεικόνισης
Αν και η βαθιά εκμάθηση μπορεί να είναι ένας τρόπος συλλογής πληροφοριών από εικόνες, δεν είναι μια ενιαία επιλογή. Η πρόοδος στις κάμερες υπερύθρων βραχέων κυμάτων και στον φωτισμό έχουν βελτιώσει την αποτελεσματικότητα της αόρατης απεικόνισης. Σε αυτά τα περιβάλλοντα υψηλότερου μήκους κύματος, μπορείτε να επιτύχετε πολλές περισσότερες εφαρμογές, όπως η εύρεση ελαττωμάτων μέσα στα σύνθετα υλικά των πτερυγίων του αεροσκάφους.
Υπάρχει μια αυξανόμενη ζήτηση για υπερφασματική απεικόνιση. Όταν κοιτάτε εκατοντάδες φασματικές λωρίδες σε μια μεγάλη περιοχή για να ανιχνεύσετε ανεπαίσθητες διαφορές μεταξύ των αντικειμένων, χρειάζεστε μια ευρυζωνική πηγή φωτός. Αυτό θα μας επιτρέψει να μειώσουμε τον αριθμό των led που χρησιμοποιούμε και να δημιουργήσουμε ευρυζωνική σύνδεση που μιμείται τις πηγές φωτός αλογόνου.