현재 머신 비전의 발전으로 머신 비전의 적용 범위는 점점 더 광범위해지고 머신 비전 감지 기술은 고속, 많은 양의 정보, 더 많은 기능을 특징으로 하며 현재 산업 응용 분야에서 광범위합니다. 머신 비전 감지의 미래 동향은? 머신 비전 감지의 미래 동향을 소개합니다.
첫째, 임베디드 비전은 계속 성장할 것입니다.
임베디드 비전은 자율 주행, 생명 과학, 소비자 전자 제품, 국경 감시 및 농업과 같은 점점 더 많은 산업 응용 프로그램의 지원을 받아 계속해서 빠르게 성장할 것입니다.
처리 능력이 크게 향상되고 메모리가 매우 저렴해집니다. 사용자는 매우 작은 카메라를 선택하고 다양한 소스의 클라우드 데이터를 사용할 수 있습니다. 이러한 요소들이 기계 학습과 결합되면 별도의 패키지를 사용할 때 내재된 비전이 있습니다.
고객은 시스템 통합자가 고객을 위해 전체 임베디드 비전 시스템을 개발하기를 기대합니다. 임베디드 비전을 통해 스마트 카메라는 초소형 하우징에서 이미지 센서에 최대한 가깝게 이미지 처리 및 비디오 분석을 수행하는 원래 의도를 달성할 수 있습니다. 임베디드 비전 시장에 대응하여 많은 기업들이 인공 지능과 딥 러닝 기능을 통합할 수 있는 저비용, 저전력 플랫폼에서 애플리케이션별 솔루션을 신속하게 제공하는 솔루션을 개발했습니다.
고객을 위한 매력적인 시스템을 설계하는 것은 임베디드 비전의 과제입니다. 저비용, 저전력 장치를 사용하면 어려운 작업인 작은 크기에 외관 감지에 대한 고객의 모든 기능을 담을 수 있습니다. 근본적으로 다른 하드웨어 솔루션을 소비자에게 소개하는 것은 쉽지 않지만 궁극적으로 고객이 보다 사용자 친화적이고 작으며 궁극적으로 비용이 적게 드는 제품을 더 많이 생산할 수 있기를 바랍니다.
많은 사용 사례에서 기존의 시각적 감지는 임베디드 비전과 경쟁할 수 없습니다.
둘째, 딥 러닝의 더 많은 응용
시각적 감지를 위한 딥 러닝은 파괴적 기술의 최전선에 있었습니다. 육안 검사 산업에 종사하는 경우 이 소프트웨어가 딥 러닝 알고리즘과 통합되어 빠른 결과를 생성하는 방법을 보았을 것입니다. 이러한 시스템은 수천 개의 순열을 실행할 수 있으며 다른 애플리케이션의 육안 검사뿐만 아니라 식별 및 기록에서 100% 정확도를 제공합니다.
딥 러닝은 전통적인 이미지 분석 방법에 지대한 영향을 미칠 것입니다. 이것은 우리가 만드는 제품뿐만 아니라 고객과 상호 작용하는 방식도 바꿀 것입니다. 딥 러닝은 기존의 시각적 감지로 해결할 수 없는 애플리케이션을 해결하는 데 중요한 역할을 할 것입니다.
예를 들어 백신을 동결 건조 바이알에서 테스트할 때 결과는 주로 건조 방식에 따라 수시로 크게 달라집니다. 어떤 경우에는 입자가 균열과 매우 유사하게 보일 수 있고 딥 러닝이 이러한 미묘한 차이를 구별하는 데 도움이 되기 때문에 기존의 감지 프로세스를 사용하는 것은 어렵습니다.
셋째, 보이지 않는 이미징의 효율성을 향상시킵니다.
딥 러닝은 이미지에서 정보를 수집하는 방법일 수 있지만 단일 옵션은 아닙니다. 단파 적외선 카메라와 조명의 발전으로 눈에 보이지 않는 이미징의 효율성이 향상되었습니다. 이러한 더 높은 파장 환경에서는 항공기 날개의 합성물 내부에서 결함을 찾는 것과 같은 더 많은 응용 분야를 달성할 수 있습니다.
초분광 이미징에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 물체 간의 미묘한 차이를 감지하기 위해 넓은 영역에 걸쳐 수백 개의 스펙트럼 스트립을 볼 때 광대역 광원이 필요합니다. 이를 통해 우리가 사용하는 LED의 수를 줄이고 할로겐 광원을 모방한 광대역을 생성할 수 있습니다.