مع تطور رؤية الماكينة الآن ، أصبح تطبيق رؤية الماكينة أكثر شمولاً ، وتتميز تقنية اكتشاف رؤية الماكينة بالسرعة العالية ، وكمية كبيرة من المعلومات ، والمزيد من الوظائف ، حاليًا في مجال التطبيق الصناعي واسع ، فما هو الاتجاه المستقبلي للكشف عن رؤية الجهاز؟ دعنا نقدم لك الاتجاه المستقبلي لاكتشاف رؤية الماكينة.
أولاً ، ستستمر الرؤية المضمنة في النمو
ستستمر الرؤية المدمجة في النمو بسرعة ، مدعومة بعدد متزايد من تطبيقات الصناعة ، مثل القيادة الذاتية ، وعلوم الحياة ، والإلكترونيات الاستهلاكية ، ومراقبة الحدود ، والزراعة.
تزداد قوة المعالجة بشكل كبير وتصبح الذاكرة رخيصة جدًا. يمكن للمستخدمين اختيار كاميرا صغيرة جدًا واستخدام البيانات السحابية من مصادر مختلفة. عندما يتم الجمع بين هذه العوامل والتعلم الآلي ، هناك رؤية متأصلة عند استخدام حزمة منفصلة.
يتوقع العميل أن يقوم مُتكامل النظام بتطوير نظام الرؤية المضمن بالكامل لهم. تمكن الرؤية المدمجة الكاميرات الذكية من تحقيق هدفها الأصلي ، وهو إجراء معالجة الصور وتحليل الفيديو في أقرب مكان ممكن من مستشعر الصورة في حاوية صغيرة جدًا. استجابة لسوق الرؤية المدمجة ، طورت العديد من الشركات حلولًا لتقديم حلول خاصة بالتطبيقات بسرعة في منصات منخفضة التكلفة ومنخفضة الطاقة يمكنها دمج الذكاء الاصطناعي وقدرات التعلم العميق.
تصميم نظام جذاب للعميل هو التحدي المتمثل في الرؤية المضمنة. مع الأجهزة منخفضة التكلفة ومنخفضة الطاقة ، من الممكن وضع جميع وظائف العميل في الكشف عن المظهر بحجم صغير ، وهي مهمة صعبة. إن تقديم المستهلكين إلى حلول أجهزة مختلفة جذريًا ليس بالأمر السهل ، ولكن الأمل في النهاية هو أن ينتج العملاء بطريقة ما المزيد من المنتجات التي تكون أكثر سهولة في الاستخدام وأصغر حجمًا وأقل تكلفة في النهاية.
في العديد من حالات الاستخدام ، لا يمكن للاكتشاف البصري التقليدي أن ينافس الرؤية المدمجة.
ثانيًا ، المزيد من تطبيقات التعلم العميق
كان التعلم العميق للكشف البصري في طليعة التقنيات التخريبية. إذا كنت منخرطًا في صناعة الفحص البصري ، فمن المحتمل أنك رأيت كيف يتكامل هذا البرنامج مع خوارزميات التعلم العميق وينتج عنه نتائج سريعة. يمكن لهذه الأنظمة تشغيل الآلاف من التباديل ولديها دقة بنسبة 100 في المائة في تحديد الهوية والتاريخ بالإضافة إلى الفحص البصري للتطبيقات الأخرى.
سيكون للتعلم العميق تأثير عميق على طرق تحليل الصور التقليدية. لن يؤدي ذلك إلى تغيير المنتجات التي نصنعها فحسب ، بل سيؤدي أيضًا إلى تغيير طريقة تفاعلنا مع عملائنا. سيلعب التعلم العميق دورًا مهمًا في حل التطبيقات التي لا يمكن حلها عن طريق الكشف البصري التقليدي.
على سبيل المثال ، عندما يتم اختبار اللقاحات في قوارير مجففة بالتجميد ، تختلف النتائج بشكل كبير من وقت لآخر ، اعتمادًا إلى حد كبير على كيفية تجفيفها. يعد استخدام عملية الكشف التقليدية أمرًا صعبًا لأنه في بعض الحالات ، قد تبدو الجسيمات متشابهة جدًا مع الشقوق ، ويساعد التعلم العميق على التمييز بين هذه الاختلافات الدقيقة.
ثالثًا ، تحسين كفاءة التصوير غير المرئي
على الرغم من أن التعلم العميق قد يكون وسيلة لجمع المعلومات من الصور ، إلا أنه ليس خيارًا منفردًا. أدى التقدم في كاميرات الأشعة تحت الحمراء قصيرة الموجة والإضاءة إلى تحسين كفاءة التصوير غير المرئي. في هذه البيئات ذات الطول الموجي العالي ، يمكنك تحقيق العديد من التطبيقات ، مثل اكتشاف العيوب داخل مركبات أجنحة الطائرات.
هناك طلب متزايد على التصوير فوق الطيفي. عندما تنظر إلى مئات الشرائط الطيفية على مساحة كبيرة لاكتشاف الاختلافات الدقيقة بين الكائنات ، فأنت بحاجة إلى مصدر ضوء واسع النطاق. سيسمح لنا ذلك بتقليل عدد المصابيح التي نستخدمها وإنشاء نطاق عريض يحاكي مصادر ضوء الهالوجين.