Con lo sviluppo della visione artificiale ora, l'applicazione della visione artificiale è sempre più ampia, la tecnologia di rilevamento della visione artificiale è caratterizzata da alta velocità, grande quantità di informazioni, più funzioni, attualmente nel campo dell'applicazione industriale è ampia, quindi qual è il tendenza futura del rilevamento della visione artificiale? Ti presentiamo la tendenza futura del rilevamento della visione artificiale.
In primo luogo, la visione incorporata continuerà a crescere
La visione incorporata continuerà a crescere rapidamente, supportata da un numero crescente di applicazioni industriali, come la guida autonoma, le scienze della vita, l'elettronica di consumo, la sorveglianza delle frontiere e l'agricoltura.
La potenza di elaborazione è notevolmente aumentata e la memoria diventa molto economica. Gli utenti possono scegliere una fotocamera molto piccola e utilizzare i dati cloud provenienti da diverse fonti. Quando questi fattori sono combinati con l'apprendimento automatico, esiste una visione intrinseca quando si utilizza un pacchetto separato.
Il cliente si aspetta che l'integratore di sistema sviluppi per loro l'intero sistema di visione embedded. La visione incorporata consente alle telecamere intelligenti di raggiungere il loro intento originale, ovvero eseguire l'elaborazione delle immagini e l'analisi video il più vicino possibile al sensore di immagine in un alloggiamento molto piccolo. In risposta al mercato della visione integrata, molte aziende hanno sviluppato soluzioni per fornire rapidamente soluzioni specifiche per le applicazioni in piattaforme a basso costo e basso consumo in grado di integrare l'intelligenza artificiale e le capacità di deep learning.
Progettare un sistema attraente per il cliente è la sfida della visione embedded. Con dispositivi a basso costo ea bassa potenza, è possibile mettere tutte le funzioni del cliente nel rilevamento dell'aspetto in dimensioni ridotte, il che è un compito difficile. Presentare ai consumatori soluzioni hardware radicalmente diverse non è facile, ma alla fine la speranza è che i clienti producano in qualche modo più prodotti più facili da usare, più piccoli e, in ultima analisi, meno costosi.
In molti casi d'uso, il rilevamento visivo tradizionale non può competere con la visione incorporata.
In secondo luogo, più applicazioni del deep learning
Il deep learning per il rilevamento visivo è stato in prima linea nelle tecnologie dirompenti. Se sei coinvolto nel settore dell'ispezione visiva, probabilmente hai visto come questo software si integra con algoritmi di deep learning e produce risultati rapidi. Questi sistemi possono eseguire migliaia di permutazioni e avere una precisione del 100% nell'identificazione e nella cronologia, nonché nell'ispezione visiva di altre applicazioni.
Il deep learning avrà un profondo impatto sui tradizionali metodi di analisi delle immagini. Questo non cambierà solo i prodotti che realizziamo, ma anche il modo in cui interagiamo con i nostri clienti. Il deep learning svolgerà un ruolo importante nella risoluzione di applicazioni che non possono essere risolte dal tradizionale rilevamento visivo.
Ad esempio, quando i vaccini vengono testati in fiale liofilizzate, i risultati variano notevolmente di volta in volta, in gran parte a seconda di come vengono essiccati. L'utilizzo di un processo di rilevamento tradizionale è impegnativo perché in alcuni casi è possibile che le particelle sembrino molto simili alle crepe e il deep learning aiuta a distinguere tali sottili differenze.
In terzo luogo, migliorare l'efficienza dell'imaging invisibile
Sebbene il deep learning possa essere un modo per raccogliere informazioni dalle immagini, non è un'unica opzione. I progressi nelle telecamere a infrarossi a onde corte e nell'illuminazione hanno migliorato l'efficienza dell'imaging invisibile. In questi ambienti a lunghezza d'onda più elevata, è possibile ottenere molte più applicazioni, come la ricerca di difetti all'interno dei compositi delle ali degli aerei.
C'è una crescente domanda di imaging iperspettrale. Quando guardi centinaia di strisce spettrali su una vasta area per rilevare sottili differenze tra gli oggetti, hai bisogno di una sorgente luminosa a banda larga. Questo ci permetterà di ridurre il numero di led che utilizziamo e creare una banda larga che imita le sorgenti luminose alogene.