Konenäkökyvyn kehittyessä nyt konenäön sovellus on yhä laajempi, konenäön havaitsemistekniikalle on ominaista suuri nopeus, suuri tietomäärä, enemmän toimintoja, tällä hetkellä teollinen sovelluskenttä on laaja, joten mikä on konenäön havaitsemisen tulevaisuuden trendi? Esittelemme sinulle konenäkötunnistuksen tulevaisuuden trendin.
Ensinnäkin sulautettu visio jatkaa kasvuaan
Sulautettu näkemys kasvaa edelleen nopeasti, ja sitä tukevat yhä useammat teollisuuden sovellukset, kuten autonominen ajaminen, biotieteet, kulutuselektroniikka, rajavalvonta ja maatalous.
Prosessointiteho kasvaa huomattavasti ja muistista tulee erittäin halpaa. Käyttäjät voivat valita erittäin pienen kameran ja käyttää pilvitietoja eri lähteistä. Kun nämä tekijät yhdistetään koneoppimiseen, erillistä pakettia käytettäessä on luontainen visio.
Asiakas odottaa järjestelmäintegraattorin kehittävän koko sulautetun visiojärjestelmän hänelle. Embedded vision mahdollistaa älykameroiden saavuttamisen alkuperäisen tarkoituksensa eli kuvankäsittelyn ja videoanalyysin suorittamisen mahdollisimman lähellä kuvakennoa erittäin pienessä kotelossa. Vastauksena sulautettujen näkemysten markkinoille monet yritykset ovat kehittäneet ratkaisuja toimittaakseen nopeasti sovelluskohtaisia ratkaisuja edullisilla, vähän virtaa kuluttavilla alustoilla, jotka voivat integroida tekoälyn ja syväoppimisominaisuudet.
Asiakkaalle houkuttelevan järjestelmän suunnittelu on sulautetun vision haaste. Edullisilla, vähän virtaa kuluttavilla laitteilla on mahdollista laittaa kaikki asiakkaan ulkonäöntunnistuksen toiminnot pieneen kokoon, mikä on vaikea tehtävä. Kuluttajien esitteleminen radikaalisti erilaisiin laitteistoratkaisuihin ei ole helppoa, mutta loppujen lopuksi toivotaan, että asiakkaat tuottavat jotenkin enemmän tuotteita, jotka ovat käyttäjäystävällisempiä, pienempiä ja lopulta halvempia.
Monissa käyttötapauksissa perinteinen visuaalinen tunnistus ei voi kilpailla sulautetun näön kanssa.
Toiseksi, lisää syväoppimisen sovelluksia
Visuaalisen havaitsemisen syvällinen oppiminen on ollut häiritsevien teknologioiden eturintamassa. Jos olet mukana visuaalisen tarkastuksen alalla, olet todennäköisesti nähnyt, kuinka tämä ohjelmisto integroituu syväoppimisalgoritmeihin ja tuottaa nopeita tuloksia. Nämä järjestelmät voivat suorittaa tuhansia permutaatioita ja niillä on 100 prosentin tarkkuus tunnistamisessa ja historiassa sekä muiden sovellusten visuaalisessa tarkastuksessa.
Syvällä oppimisella on syvällinen vaikutus perinteisiin kuva-analyysimenetelmiin. Tämä ei muuta ainoastaan valmistamiamme tuotteita, vaan myös tapaa, jolla olemme vuorovaikutuksessa asiakkaidemme kanssa. Syvällä oppimisella on tärkeä rooli sellaisten sovellusten ratkaisemisessa, joita ei voida ratkaista perinteisellä visuaalisella havainnolla.
Esimerkiksi kun rokotteita testataan pakastekuivatuissa pulloissa, tulokset vaihtelevat suuresti ajoittain, suurelta osin riippuen siitä, kuinka ne on kuivattu. Perinteisen tunnistusprosessin käyttäminen on haastavaa, koska joissakin tapauksissa saattaa olla, että hiukkaset näyttävät hyvin samanlaisilta kuin halkeamat, ja syväoppiminen auttaa erottamaan tällaiset hienovaraiset erot.
Kolmanneksi parantaa näkymättömän kuvantamisen tehokkuutta
Vaikka syväoppiminen voi olla tapa kerätä tietoa kuvista, se ei ole yksi vaihtoehto. Lyhytaaltoisten infrapunakameroiden ja valaistuksen kehitys on parantanut näkymättömän kuvantamisen tehokkuutta. Näissä korkeamman aallonpituuden ympäristöissä voit saavuttaa paljon enemmän sovelluksia, kuten löytää vikoja lentokoneen siipien komposiittien sisältä.
Hyperspektrisen kuvantamisen kysyntä kasvaa. Kun tarkastelet satoja spektriliuskoja suurelta alueelta havaitaksesi hienovaraisia eroja esineiden välillä, tarvitset laajakaistaisen valonlähteen. Näin voimme vähentää käyttämiemme ledien määrää ja luoda laajakaistan, joka jäljittelee halogeenivalolähteitä.