隨著(zhù)現在機器視覺(jué)的發(fā)展，機器視覺(jué)的應用是越來(lái)越廣泛了，機器視覺(jué)檢測技術(shù)的特點(diǎn)是速度快、信息量大、功能多，目前在工業(yè)上應用領(lǐng)域廣闊，那么機器視覺(jué)檢測的未來(lái)趨勢是怎樣的呢?下面來(lái)給大家介紹，機器視覺(jué)檢測的未來(lái)趨勢。

　　一、嵌入式視覺(jué)將繼續增長(cháng)

　　得益于越來(lái)越多的行業(yè)應用程序的支持，嵌入式視覺(jué)將繼續快速增長(cháng)，例如自動(dòng)駕駛，生命科學(xué)，消費電子，邊境監控和農業(yè)等。

　　處理能力大大增強，內存變得非常便宜。用戶(hù)可以選擇一個(gè)非常小的相機，并使用來(lái)自不同來(lái)源的云數據。將這些因素與機器學(xué)習結合在一起時(shí)，如果使用單獨的軟件包，則具有內在的愿景。

　　客戶(hù)希望系統集成商為其開(kāi)發(fā)整個(gè)嵌入式視覺(jué)系統。嵌入式視覺(jué)使智能相機達到了其最初的意圖，即在非常小的外殼內，盡可能靠近圖像傳感器以進(jìn)行圖像處理視頻分析。為了響應嵌入式視覺(jué)市場(chǎng)，很多公司都開(kāi)發(fā)了為了在低成本，低功耗平臺中快速提供特定于應用程序的解決方案，該平臺可以集成人工智能和深度學(xué)習功能。

　　為客戶(hù)設計一個(gè)有吸引力的系統是嵌入式視覺(jué)的挑戰。通過(guò)低成本，低功耗的設備，可以將外觀(guān)檢測中客戶(hù)的所有功能都置于很小的尺寸中，這是一項艱巨的任務(wù)。向消費者介紹完全不同的硬件解決方案并非易事，但最終希望是，客戶(hù)將以某種方式生產(chǎn)更多對用戶(hù)更友好，更小且最終成本更低的產(chǎn)品。

　　在許多使用案例中，傳統的視覺(jué)檢測無(wú)法與嵌入式視覺(jué)競爭。

　　二、深度學(xué)習的更多應用

　　用于視覺(jué)檢測的深度學(xué)習一直處于顛覆性技術(shù)的最前沿。如果您涉足視覺(jué)檢測行業(yè)，您可能已經(jīng)看到了該軟件如何與深度學(xué)習算法相集成以及如何快速產(chǎn)生結果。這些系統可以運行數千個(gè)排列，并且在識別和歷史記錄以及其他應用程序的視覺(jué)檢查中具有100%的準確性。

　　深度學(xué)習將對傳統的圖像分析方法產(chǎn)生深遠的影響。這不僅將改變我們生產(chǎn)的產(chǎn)品，還將改變我們與客戶(hù)互動(dòng)的方式。深度學(xué)習將在解決傳統視覺(jué)檢測無(wú)法解決的應用程序中發(fā)揮重要作用。

　　例如，在冷凍干燥的小瓶中檢測疫苗時(shí)，每次的結果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統的檢測過(guò)程非常具有挑戰性，因為在某些情況下，可能是粒子看起來(lái)與裂縫非常相似，而深度學(xué)習有助于區分這種細微的差異。

　　三、提高不可見(jiàn)光成像的效率

　　盡管深度學(xué)習可能是從圖像中收集信息的方法，但這并不是單一的選擇。短波紅外相機和照明的進(jìn)步提高了不可見(jiàn)成像的效率。在這些更高波長(cháng)的環(huán)境中，您可以實(shí)現更多應用，例如發(fā)現飛機機翼復合材料內部的缺陷。

　　對高光譜成像的需求不斷增長(cháng)。當您在大范圍內觀(guān)察數百個(gè)光譜條以檢測物體之間的細微差異時(shí)，您需要一個(gè)寬帶光源。這將使我們減少使用LED的數量，并創(chuàng )建模擬鹵素燈光源的寬帶。