影響機器視覺檢測行業(yè)的最新技術(shù)趨勢包括嵌入式視覺，深度學(xué)ç¿’(xí)和不可見光成像的有效性。

  隨著技術(shù)的進(jìn)步和智能工廠的發(fā)展，機器視覺檢測設(shè)備在過去十年中發(fā)生了巨大變化。預(yù)計到2022年，全球視覺檢測設(shè)備市場將增長近一倍，達(dá)到136.2億美元，因為行業(yè)對質(zhì)量檢測的要求增加了。亞太地區(qÅ«)將繼續(xù)成為全球最大的市場，到2022年將占收入的38.4％。在技術(shù)，靈活性，效率和準(zhÇ”n)確性方面表現(xiàn)出高度創(chuàng)新的外觀檢測供應(yÄ«ng)商將在不斷發(fā)展的市場中取得最大的成功。

     ç›¡ç®¡å…¨çƒç¶“(jÄ«ng)濟的不確定性將影響外觀檢測行業(yè)，但行業(yè)協(xié)會和專家普遍認(rèn)為這不會造成嚴(yán)重?fù)p害。借助深度學(xué)ç¿’(xí)軟件，嵌入式視覺等硬件平臺有望蓬勃發(fā)展，工廠級別的傳統(tÇ’ng)應(yÄ«ng)用程序也將保持強勁增長。那么，下面我們來看下影響視覺檢測行業(yè)的三大趨勢。

一、嵌入式視覺將繼續(xù)增長

       å¾—益于越來越多的行業(yè)應(yÄ«ng)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(xué)，消費電子，邊境監(jiān)控和農(nóng)業(yè)等。

       è™•ç†èƒ½åŠ›å¤§å¤§å¢žå¼·ï¼Œå…§(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)æ“š(jù)。將這些因素與機器學(xué)ç¿’(xí)結(jié)合在一起時，如果使用單獨的軟件包，則具有內(nèi)在的愿景。

      å®¢æˆ¶å¸Œæœ›ç³»çµ±(tÇ’ng)集成商為其開發(fā)整個嵌入式視覺系統(tÇ’ng)。嵌入式視覺使智能相機達(dá)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(jìn)行圖像處理視頻分析。為了響應(yÄ«ng)嵌入式視覺市場，我們開發(fā)了為了在低成本，低功耗平臺（從攝像機設(shè)計到FPGA編程）中快速提供特定于應(yÄ«ng)用程序的解決方案，該平臺可以集成人工智能和深度學(xué)ç¿’(xí)功能。

     ç‚ºå®¢æˆ¶è¨­(shè)計一個有吸引力的系統(tÇ’ng)是嵌入式視覺的最大挑戰(zhàn)。通過低成本，低功耗的設(shè)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(wù)。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(chÇŽn)更多對用戶更友好，更小且最終成本更低的產(chÇŽn)品。

     åœ¨è¨±å¤šä½¿ç”¨æ¡ˆä¾‹ä¸­ï¼Œå‚³çµ±(tÇ’ng)的視覺檢測無法與嵌入式視覺競爭。

二、深度學(xué)習(xí)的更多應(yīng)用

        ç”¨äºŽè¦–覺檢測的深度學(xué)ç¿’(xí)一直處于顛覆性技術(shù)的最前沿。如果您涉足視覺檢測行業(yè)，您可能已經(jÄ«ng)看到了該軟件如何與深度學(xué)ç¿’(xí)算法相集成以及如何快速產(chÇŽn)生結(jié)果。這些系統(tÇ’ng)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(yÄ«ng)用程序的視覺檢查中具有100％的準(zhÇ”n)確性。

        æ·±åº¦å­¸(xué)ç¿’(xí)將對傳統(tÇ’ng)的圖像分析方法產(chÇŽn)生深遠(yuÇŽn)的影響。這不僅將改變我們生產(chÇŽn)的產(chÇŽn)品，還將改變我們與客戶互動的方式。深度學(xué)ç¿’(xí)將在解決傳統(tÇ’ng)視覺檢測無法解決的應(yÄ«ng)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(jié)果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統(tÇ’ng)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(xué)ç¿’(xí)有助于區(qÅ«)分這種細(xì)微的差異。

三、提高不可見光成像的效率

         ç›¡ç®¡æ·±åº¦å­¸(xué)ç¿’(xí)可能是從圖像中收集信息的最新方法，但這并不是唯一的選擇。短波紅外相機和照明的進(jìn)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(yÄ«ng)用，例如發(fā)現(xiàn)飛機機翼復(fù)合材料內(nèi)部的缺陷。我們現(xiàn)在將高功率SWIRLED引入高速視覺檢查應(yÄ«ng)用市場。

        å°é«˜å…‰è­œæˆåƒçš„需求不斷增長。當(dāng)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(xì)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?zé)艄庠吹膶拵А?/span>

外觀檢測面臨的挑戰(zhàn)

         æ™ºèƒ½å‚³æ„Ÿå™¨ï¼Œæ™ºèƒ½ç›¸æ©Ÿå’Œå¯é…ç½®è¦–覺系統(tÇ’ng)已大大消除了開發(fā)視覺檢測系統(tÇ’ng)的需求。當(dāng)今最常見的應(yÄ«ng)用是通過即用型即插即用技術(shù)完成的。在過去的十年中，智能相機變得越來越強大，照明公司提供的產(chÇŽn)品范圍也不斷擴大。但是，隨著軟件功能的增強和價格的不斷下降，軟件包的互聯(lián)和標(biāo)準(zhÇ”n)化仍然存在問題。

        ä¸åŒçš„公司對同一事物使用不同的術(shù)語。甚至像以太網(wÇŽng)這樣的標(biāo)準(zhÇ”n)化通信在公司之間也存在巨大差異，并且在視覺行業(yè)也沒有真正推動開放軟件標(biāo)準(zhÇ”n)的推動。

        ç•¶(dāng)今的視覺產(chÇŽn)品可以滿足大多數(shù)應(yÄ«ng)用的需求。隨著技術(shù)和客戶需求的發(fā)展，系統(tÇ’ng)集成商必須保持清醒。例如，在3D影像市場中，硬件創(chuàng)新先于軟件創(chuàng)新。

       ç›¡ç®¡æœ‰å¾ˆå¤š3D傳感器和攝像機可供使用，例如激光三角測量，帶有偽隨機碼型發(fā)生器的立體聲傳感器等，但是為了實現(xiàn)快速的系統(tÇ’ng)開發(fā)，開發(fā)工具鏈有很大差距。

       ä¾‹å¦‚，許多OEM當(dāng)前使用開放式標(biāo)準(zhÇ”n)3D傳感器，從頭開始編寫程序應(yÄ«ng)用程序，或使用“封閉式”系統(tÇ’ng)進(jìn)行工具配置，這通常很昂貴。高速機載圖像處理可能需要具有現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）的3D傳感器，從而使非FPGA程序員可以在軟件包中部署3D圖像處理算法。

       å¦ä¸€å€‹æŒ‘戰(zhàn)是從人工智能和深度學(xué)ç¿’(xí)中獲取信息的能力。最大的挑戰(zhàn)是區(qÅ«)分炒作與實質(zhì)。現(xiàn)實情況是“許多人工智能和深度學(xué)ç¿’(xí)算法有時太麻煩了。

      ç›¡ç®¡è¦–覺檢測應(yÄ«ng)用程序受益于深度學(xué)ç¿’(xí)算法，但是這些算法不能解決所有問題。與傳統(tÇ’ng)編程相比，當(dāng)人們想達(dá)到99％以上的準(zhÇ”n)確性所需的努力時，這一點尤其明顯。盡管如此，這項技術(shù)確實占有一席之地，并將在未來幾年繼續(xù)發(fā)揮重要作用。

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