Avec le développement de la vision artificielle maintenant, l'application de la vision artificielle est de plus en plus étendue, la technologie de détection de vision artificielle se caractérise par une grande vitesse, une grande quantité d'informations, plus de fonctions, actuellement dans le domaine des applications industrielles est large, alors quel est le tendance future de la détection par vision industrielle ? Laissez-nous vous présenter la future tendance de la détection de vision industrielle.
Premièrement, la vision embarquée va continuer à se développer
La vision embarquée continuera de croître rapidement, soutenue par un nombre croissant d'applications industrielles, telles que la conduite autonome, les sciences de la vie, l'électronique grand public, la surveillance des frontières et l'agriculture.
La puissance de traitement est considérablement augmentée et la mémoire devient très bon marché. Les utilisateurs peuvent choisir une très petite caméra et utiliser des données cloud provenant de différentes sources. Lorsque ces facteurs sont combinés à l'apprentissage automatique, il existe une vision inhérente lors de l'utilisation d'un package séparé.
Le client attend de l'intégrateur système qu'il développe pour lui l'ensemble du système de vision embarquée. La vision intégrée permet aux caméras intelligentes d'atteindre leur objectif initial, qui est d'effectuer le traitement d'image et l'analyse vidéo aussi près que possible du capteur d'image dans un très petit boîtier. En réponse au marché de la vision embarquée, de nombreuses entreprises ont développé des solutions pour fournir rapidement des solutions spécifiques aux applications dans des plates-formes à faible coût et à faible consommation d'énergie qui peuvent intégrer l'intelligence artificielle et des capacités d'apprentissage en profondeur.
Concevoir un système attractif pour le client est l'enjeu de la vision embarquée. Avec des appareils à faible coût et à faible consommation, il est possible de mettre toutes les fonctions du client en détection d'apparence dans une petite taille, ce qui est une tâche difficile. Présenter aux consommateurs des solutions matérielles radicalement différentes n'est pas facile, mais en fin de compte, l'espoir est que les clients produiront d'une manière ou d'une autre plus de produits plus conviviaux, plus petits et finalement moins coûteux.
Dans de nombreux cas d'utilisation, la détection visuelle traditionnelle ne peut rivaliser avec la vision embarquée.
Deuxièmement, plus d'applications d'apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur pour la détection visuelle a été à la pointe des technologies perturbatrices. Si vous êtes impliqué dans l'industrie de l'inspection visuelle, vous avez probablement vu comment ce logiciel s'intègre aux algorithmes d'apprentissage en profondeur et produit des résultats rapides. Ces systèmes peuvent exécuter des milliers de permutations et avoir une précision de 100 % dans l'identification et l'historique ainsi que l'inspection visuelle d'autres applications.
L'apprentissage en profondeur aura un impact profond sur les méthodes traditionnelles d'analyse d'images. Cela changera non seulement les produits que nous fabriquons, mais aussi la façon dont nous interagissons avec nos clients. L'apprentissage en profondeur jouera un rôle important dans la résolution d'applications qui ne peuvent pas être résolues par la détection visuelle traditionnelle.
Par exemple, lorsque les vaccins sont testés dans des flacons lyophilisés, les résultats varient considérablement de temps à autre, en grande partie en fonction de la façon dont ils sont séchés. L'utilisation d'un processus de détection traditionnel est difficile car dans certains cas, il se peut que les particules ressemblent beaucoup à des fissures, et l'apprentissage en profondeur aide à distinguer ces différences subtiles.
Troisièmement, améliorer l'efficacité de l'imagerie invisible
Bien que l'apprentissage en profondeur puisse être un moyen de recueillir des informations à partir d'images, ce n'est pas une option unique. Les progrès des caméras infrarouges à ondes courtes et de l'éclairage ont amélioré l'efficacité de l'imagerie invisible. Dans ces environnements de longueur d'onde plus élevée, vous pouvez réaliser de nombreuses autres applications, telles que la recherche de défauts à l'intérieur des composites des ailes d'avions.
Il existe une demande croissante pour l'imagerie hyperspectrale. Lorsque vous regardez des centaines de bandes spectrales sur une grande surface pour détecter des différences subtiles entre des objets, vous avez besoin d'une source lumineuse à large bande. Cela nous permettra de réduire le nombre de leds que nous utilisons et de créer une large bande qui imite les sources lumineuses halogènes.