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机器视觉的未来

来源:可思yabo88滚球 时间:2019-08-01
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机器视觉已有20多年的发展历史,随着颜色和3D的使用持续增长,3D和彩色视觉系统将在新机器视觉任务方面取得重大增长,例如汽车碰撞警告,互动游戏和安全性。这些视觉系统必须在不受控制的环境中运行,并且成本低且速度有保证,通常是面向消费者的机器视觉应用。那么机器视觉未来的发展还有哪些趋势呢? 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台sykv.com

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智能相机占据市场大份额

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“智能”相机将视觉处理移动到相机中并返回结果而不是图像。智能相机必须使用低功耗处理器,这些处理器的开发受到消费者对移动计算设备(如平板电脑)的巨大需求的驱动。

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智能相机的力量非常强大,未来将会占据机器视觉市场的更大份额。

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智能相机将成为常规机器视觉任务的首选工具,例如查找和测量零件,但许多视觉应用,例如某些类型的缺陷检测,需要更多的计算能力。这些应用程序已经并将通过“盒装”视觉系统解决;通常使用多核x86级处理器。定制硬件将继续用于要求苛刻的应用,例如网络检测或高速跟踪。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

基于Linux操作的机器视觉正在发展

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Windows目前是机器视觉系统的首选操作系统,但Linux系统的力量正在不断增强。大多数移动计算机都使用Linux变体,因此消费者的需求也在推动Linux的采用。 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

用户界面是机器视觉系统的关键部分。对于用户来说,界面就是机器。我们致力于制作智能,易用的用户界面,因为它可以销售机器视觉。3-D“人机界面”将允许诸如“拾取”视觉(光学)卡尺之类的东西,并通过移动手将其放置在零件上。用于对视觉系统进行编程的三维视觉系统在洗涤环境中是有用的,例如食品加工厂。

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算法变得必要 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

算法主要是软件,但包括视觉系统的照明,相机光学和硬件的计算能力。例如,3D算法通常使用在照明模式,并且一些算法具有用于计算深度的特殊硬件。

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首先,我们需要“更智能”的算法,即能够理解更多视觉世界的算法,并利用这些知识来处理产品外观的更大变化。现在,任何机器视觉系统的一个主要部分是使照明和视角“恰到好处”,因此一种更像人类的算法可以“补偿”照明或部件变化将是非常有用的。

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其次,我们需要“更友善”的算法,即人类更容易使用的算法。虽然目前大多数视觉系统操作都非常容易使用,但更复杂的视觉操作通常需要大量的知识和参数“调整”才能使用。例如,考虑在嘈杂的背景上进行低对比度划痕; 比如识别蚀刻金属划痕。 内容来自可思yabo88滚球sykv.com

机器视觉市场野蛮生长 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

传统的机器视觉市场 如计量,缺陷检测,跟踪,条形码读取和OCR / OCV 仍在增长,但速度反映了技术及其用户的成熟度。当前的机器视觉算法依赖于受控部件呈现,照明和光学,以实现稳健和快速的处理。 可思yabo88滚球-AI,sykv.com人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

使这些应用成为可能的是它们仅限于特定的视觉任务。对于碰撞检测,视觉系统必须报告车辆路径中的某些内容,而不是“某事物”。挑战在于可靠地处理不受控制的照明(例如,迎面而来的车头灯),多个和移动的“事物”。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

以下是一些严肃而奇特的应用示例,主要针对消费者,可能在未来几年内: 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人sykv.com

汽车安全的愿景被用于高端的沃尔沃和梅赛德斯,并将“向下市场”迁移。备用摄像头将很快就会被强制要求,这将有助于降低添加碰撞检测的成本。

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机器人储料器。让这个机器人在您的仓库中松动,它可以了解产品箱的位置(通过条形码或RFID),然后可以从交付的商店补货。 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

回收材料的一些分类是通过机器视觉进行的,包括“混合废物”的分类。 可思yabo88滚球sykv.com,sykv.cn

有很多关于采摘,分级和分拣机的农业视觉研究,以降低成本和提高质量。 本文来自可思yabo88滚球(sykv.com),转载请联系本站及注明出处

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