現在、マシンビジョンの発展に伴い、マシンビジョンのアプリケーションはますます広範になり、マシンビジョン検出技術は、高速、大量の情報、より多くの機能を特徴とし、現在、産業応用分野は幅広いため、マシン ビジョン検出の今後の傾向は? マシンビジョン検出の今後の動向をご紹介します。
まず、エンベデッド ビジョンは成長を続ける
エンベデッド ビジョンは、自動運転、ライフ サイエンス、家庭用電化製品、国境監視、農業など、ますます多くの業界アプリケーションに支えられて、急速に成長し続けるでしょう。
処理能力が大幅に向上し、メモリが非常に安価になります。 ユーザーは非常に小さなカメラを選択し、さまざまなソースからのクラウド データを使用できます。 これらの要素を機械学習と組み合わせると、個別のパッケージを使用する際の固有のビジョンが生まれます。
顧客は、システム インテグレーターが組み込みビジョン システム全体を開発することを期待しています。 エンベデッド ビジョンにより、スマート カメラは、非常に小さな筐体内でイメージ センサーのできるだけ近くで画像処理とビデオ分析を実行するという本来の目的を達成できます。 エンベデッド ビジョン市場に対応して、多くの企業は、人工知能とディープ ラーニング機能を統合できる低コスト、低消費電力のプラットフォームでアプリケーション固有のソリューションを迅速に提供するソリューションを開発しました。
お客様にとって魅力的なシステムを設計することは、エンベデッド ビジョンの課題です。 低コスト、低消費電力のデバイスを使用することで、お客様の外観検出のすべての機能を小さなサイズに収めることができますが、これは困難な作業です。 根本的に異なるハードウェア ソリューションを消費者に紹介することは容易ではありませんが、最終的には、顧客がより使いやすく、より小型で、最終的にはより安価な製品を何らかの方法で生産することが望まれます。
多くのユースケースでは、従来の視覚検出は組み込みビジョンと競合できません。
第二に、深層学習のより多くのアプリケーション
視覚検出のためのディープ ラーニングは、破壊的なテクノロジの最前線に位置しています。 外観検査業界に携わっている方なら、このソフトウェアがどのようにディープ ラーニング アルゴリズムと統合され、迅速に結果が得られるかを見たことがあるでしょう。 これらのシステムは、何千もの順列を実行でき、識別と履歴、および他のアプリケーションの目視検査で 100% の精度を実現します。
ディープ ラーニングは、従来の画像分析手法に大きな影響を与えるでしょう。 これにより、私たちが作る製品だけでなく、お客様との関わり方も変わります。 ディープラーニングは、従来の視覚検出では解決できないアプリケーションを解決する上で重要な役割を果たします。
たとえば、ワクチンが凍結乾燥バイアルでテストされる場合、結果は、主に乾燥方法に応じて、時々大きく異なります. 従来の検出プロセスを使用することは、場合によっては粒子がクラックに非常に似ている場合があり、ディープ ラーニングがそのような微妙な違いを区別するのに役立つため、困難です。
第三に、目に見えないイメージングの効率を向上させる
ディープ ラーニングは画像から情報を収集する方法の 1 つかもしれませんが、1 つのオプションではありません。 短波赤外線カメラと照明の進歩により、目に見えないイメージングの効率が向上しました。 これらのより高い波長環境では、航空機の翼の複合材内部の欠陥を見つけるなど、さらに多くのアプリケーションを実現できます。
ハイパースペクトル イメージングの需要が高まっています。 広い範囲で何百ものスペクトル ストリップを見て、オブジェクト間の微妙な違いを検出するには、広帯域光源が必要です。 これにより、使用する LED の数を減らし、ハロゲン光源を模倣するブロードバンドを作成できます。