Con el desarrollo de la visión artificial ahora, la aplicación de la visión artificial es cada vez más extensa, la tecnología de detección de visión artificial se caracteriza por alta velocidad, gran cantidad de información, más funciones, actualmente en el campo de aplicación industrial es amplio, entonces, ¿cuál es el tendencia futura de la detección de visión artificial? Vamos a presentarle la tendencia futura de la detección por visión artificial.
Primero, la visión integrada seguirá creciendo
La visión integrada seguirá creciendo rápidamente, respaldada por un número cada vez mayor de aplicaciones de la industria, como la conducción autónoma, las ciencias de la vida, la electrónica de consumo, la vigilancia de fronteras y la agricultura.
La potencia de procesamiento aumenta considerablemente y la memoria se vuelve muy barata. Los usuarios pueden elegir una cámara muy pequeña y usar datos en la nube de diferentes fuentes. Cuando estos factores se combinan con el aprendizaje automático, existe una visión inherente al usar un paquete separado.
El cliente espera que el integrador de sistemas desarrolle todo el sistema de visión incorporado para él. La visión integrada permite que las cámaras inteligentes logren su objetivo original, que es realizar el procesamiento de imágenes y el análisis de video lo más cerca posible del sensor de imagen en una carcasa muy pequeña. En respuesta al mercado de la visión integrada, muchas empresas han desarrollado soluciones para ofrecer rápidamente soluciones específicas de aplicaciones en plataformas de bajo costo y bajo consumo de energía que pueden integrar inteligencia artificial y capacidades de aprendizaje profundo.
Diseñar un sistema atractivo para el cliente es el desafío de la visión integrada. Con dispositivos de bajo costo y bajo consumo, es posible poner todas las funciones del cliente en la detección de apariencia en un tamaño pequeño, lo cual es una tarea difícil. Presentar a los consumidores soluciones de hardware radicalmente diferentes no es fácil, pero en última instancia, la esperanza es que los clientes de alguna manera produzcan más productos que sean más fáciles de usar, más pequeños y, en última instancia, menos costosos.
En muchos casos de uso, la detección visual tradicional no puede competir con la visión integrada.
Segundo, más aplicaciones de aprendizaje profundo
El aprendizaje profundo para la detección visual ha estado a la vanguardia de las tecnologías disruptivas. Si está involucrado en la industria de la inspección visual, probablemente haya visto cómo este software se integra con algoritmos de aprendizaje profundo y produce resultados rápidos. Estos sistemas pueden ejecutar miles de permutaciones y tienen una precisión del 100 % en la identificación y el historial, así como en la inspección visual de otras aplicaciones.
El aprendizaje profundo tendrá un profundo impacto en los métodos tradicionales de análisis de imágenes. Esto no solo cambiará los productos que fabricamos, sino también la forma en que interactuamos con nuestros clientes. El aprendizaje profundo jugará un papel importante en la resolución de aplicaciones que no pueden resolverse mediante la detección visual tradicional.
Por ejemplo, cuando las vacunas se prueban en viales liofilizados, los resultados varían mucho de vez en cuando, dependiendo en gran medida de cómo se sequen. Usar un proceso de detección tradicional es un desafío porque, en algunos casos, puede ser que las partículas se vean muy similares a las grietas, y el aprendizaje profundo ayuda a distinguir diferencias tan sutiles.
En tercer lugar, mejorar la eficiencia de las imágenes invisibles.
Aunque el aprendizaje profundo puede ser una forma de recopilar información a partir de imágenes, no es una opción única. Los avances en cámaras infrarrojas de onda corta e iluminación han mejorado la eficiencia de las imágenes invisibles. En estos entornos de mayor longitud de onda, puede lograr muchas más aplicaciones, como encontrar defectos dentro de los compuestos de las alas de los aviones.
Existe una creciente demanda de imágenes hiperespectrales. Cuando observa cientos de franjas espectrales en un área grande para detectar diferencias sutiles entre objetos, necesita una fuente de luz de banda ancha. Esto nos permitirá reducir la cantidad de LED que usamos y crear una banda ancha que imite las fuentes de luz halógena.