Mit der Entwicklung des maschinellen Sehens wird die Anwendung des maschinellen Sehens immer umfangreicher, die Erkennungstechnologie des maschinellen Sehens zeichnet sich durch hohe Geschwindigkeit, große Informationsmenge und mehr Funktionen aus. Derzeit ist das industrielle Anwendungsfeld breit gefächert Zukunftstrend der maschinellen Bilderkennung? Lassen Sie uns Ihnen den Zukunftstrend der maschinellen Bilderkennung vorstellen.
Erstens wird Embedded Vision weiter wachsen
Embedded Vision wird weiterhin schnell wachsen, unterstützt durch eine wachsende Zahl von Industrieanwendungen wie autonomes Fahren, Biowissenschaften, Unterhaltungselektronik, Grenzüberwachung und Landwirtschaft.
Die Verarbeitungsleistung wird stark erhöht und der Speicher wird sehr billig. Benutzer können eine sehr kleine Kamera wählen und Cloud-Daten aus verschiedenen Quellen verwenden. Wenn diese Faktoren mit maschinellem Lernen kombiniert werden, ergibt sich eine inhärente Vision bei der Verwendung eines separaten Pakets.
Der Kunde erwartet, dass der Systemintegrator das gesamte Embedded-Vision-System für ihn entwickelt. Embedded Vision ermöglicht es Smart Cameras, ihre ursprüngliche Absicht zu erfüllen, nämlich Bildverarbeitung und Videoanalyse so nah wie möglich am Bildsensor in einem sehr kleinen Gehäuse durchzuführen. Als Reaktion auf den Embedded-Vision-Markt haben viele Unternehmen Lösungen entwickelt, um schnell anwendungsspezifische Lösungen in kostengünstigen Plattformen mit geringem Stromverbrauch bereitzustellen, die künstliche Intelligenz und Deep-Learning-Funktionen integrieren können.
Ein attraktives System für den Kunden zu entwerfen, ist die Herausforderung von Embedded Vision. Mit kostengünstigen Geräten mit geringem Stromverbrauch ist es möglich, alle Funktionen der Kundenerscheinungserkennung in einer kleinen Größe unterzubringen, was eine schwierige Aufgabe ist. Es ist nicht einfach, den Verbrauchern radikal andere Hardwarelösungen vorzustellen, aber letztendlich besteht die Hoffnung, dass die Kunden irgendwie mehr Produkte herstellen, die benutzerfreundlicher, kleiner und letztendlich weniger kostspielig sind.
In vielen Anwendungsfällen kann die herkömmliche visuelle Erkennung nicht mit Embedded Vision konkurrieren.
Zweitens mehr Anwendungen von Deep Learning
Deep Learning zur visuellen Erkennung steht an der Spitze disruptiver Technologien. Wenn Sie in der visuellen Inspektionsbranche tätig sind, haben Sie wahrscheinlich gesehen, wie sich diese Software in Deep-Learning-Algorithmen integrieren lässt und schnelle Ergebnisse liefert. Diese Systeme können Tausende von Permutationen ausführen und haben eine 100-prozentige Genauigkeit bei der Identifizierung und Historie sowie bei der visuellen Inspektion anderer Anwendungen.
Deep Learning wird einen tiefgreifenden Einfluss auf traditionelle Bildanalysemethoden haben. Dies wird nicht nur die Produkte, die wir herstellen, verändern, sondern auch die Art und Weise, wie wir mit unseren Kunden interagieren. Deep Learning wird eine wichtige Rolle bei der Lösung von Anwendungen spielen, die mit herkömmlicher visueller Erkennung nicht gelöst werden können.
Wenn beispielsweise Impfstoffe in gefriergetrockneten Fläschchen getestet werden, variieren die Ergebnisse von Zeit zu Zeit stark, was weitgehend davon abhängt, wie sie getrocknet werden. Die Verwendung eines herkömmlichen Erkennungsverfahrens ist eine Herausforderung, da es in einigen Fällen vorkommen kann, dass Partikel Rissen sehr ähnlich sehen, und Deep Learning hilft, solche subtilen Unterschiede zu erkennen.
Drittens die Effizienz der unsichtbaren Bildgebung verbessern
Obwohl Deep Learning eine Möglichkeit sein kann, Informationen aus Bildern zu sammeln, ist es keine einzige Option. Fortschritte bei Kurzwellen-Infrarotkameras und Beleuchtung haben die Effizienz der unsichtbaren Bildgebung verbessert. In diesen Umgebungen mit höheren Wellenlängen können Sie viele weitere Anwendungen erreichen, z. B. das Auffinden von Defekten in den Verbundwerkstoffen von Flugzeugflügeln.
Es gibt eine wachsende Nachfrage nach hyperspektraler Bildgebung. Wenn Sie Hunderte von Spektralstreifen über einen großen Bereich betrachten, um feine Unterschiede zwischen Objekten zu erkennen, benötigen Sie eine breitbandige Lichtquelle. Dadurch können wir die Anzahl der von uns verwendeten LEDs reduzieren und Breitband schaffen, das Halogenlichtquellen nachahmt.