S razvojem strojnog vida sada, primjena strojnog vida sve je opsežnija, tehnologiju detekcije strojnog vida karakterizira velika brzina, velika količina informacija, više funkcija, trenutno je područje industrijske primjene široko, pa što je budući trend detekcije strojnog vida? Predstavimo vam budući trend detekcije strojnog vida.
Prvo, ugrađeni vid nastavit će rasti
Ugrađena vizija nastavit će brzo rasti, podržana sve većim brojem industrijskih aplikacija, kao što su autonomna vožnja, znanosti o životu, potrošačka elektronika, nadzor granica i poljoprivreda.
Snaga obrade se znatno povećava, a memorija postaje vrlo jeftina. Korisnici mogu odabrati vrlo malu kameru i koristiti podatke iz oblaka iz različitih izvora. Kada se ti čimbenici kombiniraju sa strojnim učenjem, postoji inherentna vizija kada se koristi zasebni paket.
Kupac očekuje da će integrator sustava za njega razviti cjelokupni ugrađeni vizualni sustav. Ugrađeni vid omogućuje pametnim kamerama postizanje njihove izvorne namjere, a to je obrada slike i analiza videa što je moguće bliže senzoru slike u vrlo malom kućištu. Kao odgovor na tržište ugrađenog vida, mnoge su tvrtke razvile rješenja za brzu isporuku rješenja specifičnih za aplikacije u jeftinim platformama niske potrošnje koje mogu integrirati umjetnu inteligenciju i mogućnosti dubokog učenja.
Projektiranje privlačnog sustava za kupca izazov je ugrađene vizije. S jeftinim uređajima male snage moguće je sve funkcije kupca u detekciji izgleda staviti u malu veličinu, što je težak zadatak. Upoznavanje potrošača s radikalno drugačijim hardverskim rješenjima nije jednostavno, ali u konačnici postoji nada da će kupci nekako proizvesti više proizvoda koji su lakši za korištenje, manji i u konačnici jeftiniji.
U mnogim slučajevima upotrebe, tradicionalno vizualno otkrivanje ne može se natjecati s ugrađenim vidom.
Drugo, više primjena dubokog učenja
Duboko učenje za vizualnu detekciju bilo je na čelu disruptivnih tehnologija. Ako ste uključeni u industriju vizualnog pregleda, vjerojatno ste vidjeli kako se ovaj softver integrira s algoritmima dubokog učenja i daje brze rezultate. Ovi sustavi mogu pokrenuti tisuće permutacija i imaju 100-postotnu točnost u identifikaciji i povijesti, kao i vizualnom pregledu drugih aplikacija.
Duboko učenje imat će dubok utjecaj na tradicionalne metode analize slike. Ovo neće promijeniti samo proizvode koje proizvodimo, već i način na koji komuniciramo s našim kupcima. Duboko učenje igrat će važnu ulogu u rješavanju aplikacija koje se ne mogu riješiti tradicionalnom vizualnom detekcijom.
Na primjer, kada se cjepiva testiraju u zamrzavanjem osušenim bočicama, rezultati se s vremena na vrijeme jako razlikuju, uvelike ovisno o tome kako su osušena. Korištenje tradicionalnog postupka otkrivanja izazovno je jer u nekim slučajevima može biti da čestice izgledaju vrlo slično pukotinama, a duboko učenje pomaže u razlikovanju takvih suptilnih razlika.
Treće, poboljšajte učinkovitost nevidljive slike
Iako duboko učenje može biti način prikupljanja informacija iz slika, to nije jedinstvena opcija. Napredak u kratkovalnim infracrvenim kamerama i rasvjeti poboljšao je učinkovitost nevidljivog snimanja. U tim okruženjima viših valnih duljina možete postići mnogo više primjena, kao što je pronalaženje nedostataka unutar kompozita krila zrakoplova.
Postoji sve veća potražnja za hiperspektralnim slikama. Kada gledate stotine spektralnih traka na velikom području kako biste otkrili suptilne razlike između objekata, potreban vam je širokopojasni izvor svjetlosti. To će nam omogućiti smanjenje broja LED dioda koje koristimo i stvaranje širokopojasne mreže koja oponaša halogene izvore svjetlosti.