影響機器視覺檢測工作的最新技能趨勢包含嵌入式視覺，深度學習和不可見光成像的有效性。
跟著技能的行進和智能工廠的開展，視覺檢測設備在以前十年中發(fā)生了巨大變化。估量到2022年，全球視覺檢測設備商場將添加近一倍，抵達136.2億美元，因為工作對質(zhì)量檢測的要求添加了。亞太地區(qū)將繼續(xù)成為全球最大的商場，到2022年將占收入的38.4％。在技能，靈活性，功率和準確性方面表現(xiàn)出高度立異的外觀檢測供貨商將在不斷開展的商場中取得最大的成功。
雖然全球經(jīng)濟的不確定性將影響外觀檢測工作，但工作協(xié)會和專家普遍認為這不會形成嚴重危害。借助深度學習軟件，嵌入式視覺等硬件渠道有望蓬勃開展，工廠等級的傳統(tǒng)運用程序也將保持強勁添加。那么，下面我們來看下影響視覺檢測工作的三大趨勢。
一、嵌入式視覺將繼續(xù)添加
得益于越來越多的工作運用程序的支撐，嵌入式視覺將繼續(xù)快速添加，例如自動駕駛，生命科學，消費電子，邊境監(jiān)控和農(nóng)業(yè)等。
處理才能大大增強，內(nèi)存變得非常廉價。用戶可以選擇一個非常小的相機，并運用來自不同來源的云數(shù)據(jù)。將這些要素與機器學習結合在一起時，如果運用單獨的軟件包，則具有內(nèi)在的愿景。
客戶期望系統(tǒng)集成商為其開發(fā)整個嵌入式視覺系統(tǒng)。嵌入式視覺使智能相機抵達了其開始的意圖，即在非常小的外殼內(nèi)，盡或許靠近圖像傳感器以進行圖像處理視頻分析。為了照應嵌入式視覺商場，我們開發(fā)了為了在低本錢，低功耗渠道（從攝像機規(guī)劃到FPGA編程）中快速供給特定于運用程序的解決方案，該渠道可以集成人工智能和深度學習功用。
為客戶規(guī)劃一個有吸引力的系統(tǒng)是嵌入式視覺的最大挑戰(zhàn)。通過低本錢，低功耗的設備，可以將外觀檢測中客戶的全部功用都置于很小的尺度中，這是一項艱巨的任務。向顧客介紹完全不同的硬件解決方案并非易事，但畢竟期望是，客戶將以某種方法出產(chǎn)更多對用戶更友愛，更小且畢竟本錢更低的產(chǎn)品。
在許多運用案例中，傳統(tǒng)的視覺檢測無法與嵌入式視覺競賽。
二、深度學習的更多運用
用于視覺檢測的深度學習一貫處于顛覆性技能的最前沿。如果您涉足視覺檢測工作，您或許現(xiàn)已看到了該軟件怎樣與深度學習算法相集成以及怎樣快速發(fā)生結果。這些系統(tǒng)可以運轉數(shù)千個擺放，并且在識別和歷史記錄以及其他運用程序的視覺查看中具有100％的準確性。
深度學習將對傳統(tǒng)的圖像分析方法發(fā)生深遠的影響。這不只將改動我們出產(chǎn)的產(chǎn)品，還將改動我們與客戶互動的方法。深度學習將在解決傳統(tǒng)視覺檢測無法解決的運用程序中發(fā)揮重要作用。例如，在冷凍枯燥的小瓶中檢測疫苗時，每次的結果差異很大，主要取決于它們的枯燥方法。選用傳統(tǒng)的檢測過程非常具有挑戰(zhàn)性，因為在某些情況下，或許是粒子看起來與裂縫非常相似，而深度學習有助于區(qū)別這種纖細的差異。
三、進步不可見光成像的功率
雖然深度學習或許是從圖像中搜集信息的最新方法，但這并不是僅有的選擇。短波紅外相機和照明的行進進步了不可見成像的功率。在這些更高波長的環(huán)境中，您可以完結更多運用，例如發(fā)現(xiàn)飛機機翼復合材料內(nèi)部的缺點。我們現(xiàn)在將高功率SWIRLED引進高速視覺查看運用商場。
對高光譜成像的需求不斷添加。當您在大范圍內(nèi)觀察數(shù)百個光譜條以檢測物體之間的纖細差異時，您需要一個寬帶光源。這將使我們減少運用LED的數(shù)量，并創(chuàng)立模仿鹵素燈光源的寬帶。