Odată cu dezvoltarea viziunii artificiale acum, aplicarea viziunii artificiale este din ce în ce mai extinsă, tehnologia de detectare a viziunii artificiale se caracterizează prin viteză mare, cantitate mare de informații, mai multe funcții, în prezent în domeniul aplicațiilor industriale este largă, deci care este tendință viitoare de detectare a vederii artificiale? Să vă prezentăm tendința viitoare de detectare a vederii artificiale.
În primul rând, viziunea încorporată va continua să crească
Viziunea integrată va continua să crească rapid, susținută de un număr tot mai mare de aplicații din industrie, cum ar fi conducerea autonomă, științele vieții, electronice de consum, supravegherea frontierelor și agricultura.
Puterea de procesare este mult crescută, iar memoria devine foarte ieftină. Utilizatorii pot alege o cameră foarte mică și pot folosi date din cloud din diferite surse. Când acești factori sunt combinați cu învățarea automată, există o viziune inerentă atunci când se utilizează un pachet separat.
Clientul se așteaptă ca integratorul de sistem să dezvolte întregul sistem de viziune încorporat pentru el. Viziunea încorporată permite camerelor inteligente să-și atingă intenția inițială, care este de a efectua procesarea imaginii și analiza video cât mai aproape de senzorul de imagine, într-o carcasă foarte mică. Ca răspuns la piața de viziune încorporată, multe companii au dezvoltat soluții pentru a furniza rapid soluții specifice aplicațiilor în platforme cu costuri reduse și cu consum redus, care pot integra inteligența artificială și capabilitățile de învățare profundă.
Proiectarea unui sistem atractiv pentru client este provocarea viziunii încorporate. Cu dispozitive cu costuri reduse, cu putere redusă, este posibil să puneți toate funcțiile clientului în detectarea aspectului într-o dimensiune mică, ceea ce este o sarcină dificilă. Introducerea consumatorilor la soluții hardware radical diferite nu este ușoară, dar în cele din urmă speranța este că clienții vor produce cumva mai multe produse care sunt mai ușor de utilizat, mai mici și, în cele din urmă, mai puțin costisitoare.
În multe cazuri de utilizare, detectarea vizuală tradițională nu poate concura cu vederea încorporată.
În al doilea rând, mai multe aplicații ale învățării profunde
Învățarea profundă pentru detectarea vizuală a fost în fruntea tehnologiilor disruptive. Dacă sunteți implicat în industria inspecției vizuale, probabil ați văzut cum acest software se integrează cu algoritmii de învățare profundă și produce rezultate rapide. Aceste sisteme pot rula mii de permutări și au o precizie de 100% în identificare și istoric, precum și inspecția vizuală a altor aplicații.
Învățarea profundă va avea un impact profund asupra metodelor tradiționale de analiză a imaginilor. Acest lucru nu va schimba doar produsele pe care le facem, ci și modul în care interacționăm cu clienții noștri. Învățarea profundă va juca un rol important în rezolvarea aplicațiilor care nu pot fi rezolvate prin detectarea vizuală tradițională.
De exemplu, atunci când vaccinurile sunt testate în fiole liofilizate, rezultatele variază foarte mult din când în când, în mare măsură în funcție de modul în care sunt uscate. Utilizarea unui proces de detectare tradițional este o provocare, deoarece, în unele cazuri, este posibil ca particulele să arate foarte asemănătoare cu fisurile, iar învățarea profundă ajută la distingerea unor astfel de diferențe subtile.
În al treilea rând, îmbunătățiți eficiența imaginilor invizibile
Deși învățarea profundă poate fi o modalitate de a culege informații din imagini, aceasta nu este o singură opțiune. Progresele înregistrate în camerele cu infraroșu cu unde scurte și iluminatul au îmbunătățit eficiența imaginilor invizibile. În aceste medii cu lungimi de undă mai mari, puteți realiza mult mai multe aplicații, cum ar fi găsirea defectelor în interiorul compozitelor aripilor aeronavei.
Există o cerere din ce în ce mai mare pentru imagistica hiperspectrală. Când priviți sute de benzi spectrale pe o zonă mare pentru a detecta diferențe subtile dintre obiecte, aveți nevoie de o sursă de lumină în bandă largă. Acest lucru ne va permite să reducem numărul de leduri pe care le folosim și să creăm o bandă largă care imită sursele de lumină cu halogen.