隨著現(xiàn)在機器視覺的發(fā)展，機器視覺的應用是越來越廣泛了，機器視覺檢測技術的特點是速度快、信息量大、功能多，目前在工業(yè)上應用領域廣闊，那么機器視覺檢測的未來趨勢是怎樣的呢?下面來給大家介紹，機器視覺檢測的未來趨勢。

　　一、嵌入式視覺將繼續(xù)增長

　　得益于越來越多的行業(yè)應用程序的支持，嵌入式視覺將繼續(xù)快速增長，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。

　　處理能力大大增強，內(nèi)存變得非常便宜。用戶可以選擇一個非常小的相機，并使用來自不同來源的云數(shù)據(jù)。將這些因素與機器學習結合在一起時，如果使用單獨的軟件包，則具有內(nèi)在的愿景。

　　客戶希望系統(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達到了其最初的意圖，即在非常小的外殼內(nèi)，盡可能靠近圖像傳感器以進行圖像處理視頻分析。為了響應嵌入式視覺市場，很多公司都開發(fā)了為了在低成本，低功耗平臺中快速提供特定于應用程序的解決方案，該平臺可以集成人工智能和深度學習功能。

　　為客戶設計一個有吸引力的系統(tǒng)是嵌入式視覺的挑戰(zhàn)。通過低成本，低功耗的設備，可以將外觀檢測中客戶的所有功能都置于很小的尺寸中，這是一項艱巨的任務。向消費者介紹完全不同的硬件解決方案并非易事，但最終希望是，客戶將以某種方式生產(chǎn)更多對用戶更友好，更小且最終成本更低的產(chǎn)品。

　　在許多使用案例中，傳統(tǒng)的視覺檢測無法與嵌入式視覺競爭。

　　二、深度學習的更多應用

　　用于視覺檢測的深度學習一直處于顛覆性技術的最前沿。如果您涉足視覺檢測行業(yè)，您可能已經(jīng)看到了該軟件如何與深度學習算法相集成以及如何快速產(chǎn)生結果。這些系統(tǒng)可以運行數(shù)千個排列，并且在識別和歷史記錄以及其他應用程序的視覺檢查中具有100%的準確性。

　　深度學習將對傳統(tǒng)的圖像分析方法產(chǎn)生深遠的影響。這不僅將改變我們生產(chǎn)的產(chǎn)品，還將改變我們與客戶互動的方式。深度學習將在解決傳統(tǒng)視覺檢測無法解決的應用程序中發(fā)揮重要作用。

　　例如，在冷凍干燥的小瓶中檢測疫苗時，每次的結果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統(tǒng)的檢測過程非常具有挑戰(zhàn)性，因為在某些情況下，可能是粒子看起來與裂縫非常相似，而深度學習有助于區(qū)分這種細微的差異。

　　三、提高不可見光成像的效率

　　盡管深度學習可能是從圖像中收集信息的方法，但這并不是單一的選擇。短波紅外相機和照明的進步提高了不可見成像的效率。在這些更高波長的環(huán)境中，您可以實現(xiàn)更多應用，例如發(fā)現(xiàn)飛機機翼復合材料內(nèi)部的缺陷。

　　對高光譜成像的需求不斷增長。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細微差異時，您需要一個寬帶光源。這將使我們減少使用LED的數(shù)量，并創(chuàng)建模擬鹵素燈光源的寬帶。