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机器视觉检测的工业应用未来发展趋势是什么？

大学仕 2021-06-21 14:50

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　　机器视觉检测技术应用广泛，具有速度快、信息量大、功能多的特点。目前机器视觉检测在工业应用领域的未来发展趋势是什么？山东硕创科技有限公司带您走进视觉检测的未来，一探究竟！
　　嵌入式视觉检测将继续发展
　　得益于越来越多的工业行业的应用和支持，嵌入式视觉将继续快速增长，如消费电子、自动驾驶、农业、生命科学、边境监控等。处理能力大大增强，内存变得非常便宜。用户可以使用比较小的相机，使用各种来源的云数据。把这些因素与机器学习相结合，如果使用独立的软件包，就有了一个固有的愿景。客户希望系统集成商为他们开发整个嵌入式视觉系统。嵌入式视觉让智能相机达到了它的初衷，即在一个比较小的外壳内，尽可能靠近图像传感器进行图像处理和视频分析。为了应对嵌入式视觉市场，我们在功耗低、成本低的平台上开发了一个特定应用的解决方案，可以集成人工智能和深度学习功能。
　　为客户设计一个有吸引力的系统是嵌入式视觉检测的挑战。有了功耗低成本低的设备，客户在外观检查中的所有功能都可以放在很小的尺寸内，这是一项比较艰巨的任务。向消费者介绍完全不同的硬件解决方案并不容易，但希望客户以某种方式生产出更多、更小、更人性化、成本更低的产品。在许多案例中，传统的视觉检测无法与嵌入式视觉竞争。
　　深度学习的更多应用
　　视觉检测的深度学习一直处于颠覆性技术的前沿。如果你涉及到视觉检测行业，你可能已经看到了软件如何与深度学习算法相结合，如何快速产生结果。深度学习将对传统的图像分析方法产生深远的影响。这不仅会改变我们生产的产品，还会改变我们与客户互动的方式。深度学习将在解决传统视觉检测无法解决的应用中发挥重要作用。在冻干小瓶中测试疫苗时，结果不时会有很大差异，主要取决于它们的干燥方法。使用传统的检测过程是很有挑战性的，在某种情况下，可能是粒子看起来很像裂缝，而深度学习则有助于区分这种细微的差异。
　　目视检查提高了不可见光成像的效率
　　虽然深度学习可能是一种从图像中收集信息的方法，但它却不是单一的选择。短波红外相机和照明的改进提高了隐形成像的效率。在这些波长更高的环境中，你可以实现更多的应用，比如发现飞机机翼复合材料的缺陷。我们现在正在将大功率涡流引入高速视觉检测应用市场。对高光谱成像的需求正在增加。当你在很大范围内观察数百个光谱带来检测物体之间的细微差异时，你需要一个宽带光源。这将使我们能够减少使用的发光二极管的数量，并创建一个模拟卤素灯光源的宽带。