機器視覺的需求發(fā)展伴隨著自動化行業(yè)發(fā)展在近年來也急劇增加，這也直接導(dǎo)致了視覺行業(yè)的技術(shù)以及相關(guān)產(chǎn)品必須得以更新?lián)Q代，相對于前幾年的視覺行業(yè)，隨著工業(yè)4.0以及工業(yè)需求難度的增加，相關(guān)重要的相機以及算法也得以重大更新，比如相機偏向于3D方向發(fā)展，算法更傾向于智能型算法，使用機器學習中的相關(guān)算法等等。

這是機器視覺行業(yè)的一個演變時期。嵌入式視覺與深度學習和人工智能相結(jié)合，將在生命科學、自駕游、安全和農(nóng)業(yè)等傳統(tǒng)制造業(yè)以外的市場繼續(xù)蓬勃發(fā)展。但是，工廠車間的傳統(tǒng)應(yīng)用也不被改變。這主要是相關(guān)技術(shù)以及算法已經(jīng)非常成熟且性價比相對于新技術(shù)友好。但以下幾方面將會隨著市場環(huán)境轉(zhuǎn)變發(fā)生技術(shù)的升級以及變革。

嵌入式視覺

預(yù)計使用AI功能的嵌入式視覺解決方案將不斷普及?！碧幚砟芰Υ蟠筇岣?記憶力變得非常便宜,”北美gardasoft llc副總裁john merva說。”用戶可以選擇一個非常小的相機,并利用來自許多不同來源的云數(shù)據(jù)。當您將這些因素與機器學習結(jié)合到一個包中時,您就有了嵌入式視覺。

深度學習

這很可能是機器視覺的深度學習成為真正顛覆性技術(shù)的一年,并將在解決傳統(tǒng)機器視覺無法解決的應(yīng)用方面發(fā)揮重要作用。ATS自動化公司的steve wardell以疫苗檢測為例。沃德爾說:“我們在冷凍干燥的小瓶中檢查疫苗,結(jié)果每次都有很大的不同,這取決于它們的干燥方式?！弊鲆粋€經(jīng)典的檢測過程變得非常具有挑戰(zhàn)性,因為在一個實例中,可能是粒子的東西可能看起來與裂紋非常相似。

高光譜成像

隨著短波紅外(SWIR)技術(shù)的進步,現(xiàn)在可以“做一些事情,比如通過一塊復(fù)合航空公司的翅膀來發(fā)現(xiàn)內(nèi)部缺陷,”推向市場,適用于高速機器視覺應(yīng)用。

智能相機

相對于傳統(tǒng)算法與硬件系統(tǒng)相分離的檢測系統(tǒng)解決方案。客戶更加趨向于采用集成式智能相機，主要原因是智能相機應(yīng)用單一，使用安裝簡便，調(diào)試簡單，并且不需要專業(yè)的相關(guān)人員就可以使用。

3D系相機的普及

傳統(tǒng)視覺行業(yè)的應(yīng)用主要是采用2D相機來使用，但相對于具有深度信息的應(yīng)用以及檢測,3D相機已經(jīng)被大量普及，雖然當前3D相機使用時速度以及相關(guān)算法還是一大短板，但是相對于從2D相機中提取平面深度信息，3D相機要方便的多。但由于純3D相機價格相對昂貴，一般采用的是2D相機加激光獲取深度信息的方法來解決。

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