AI人工智能时代机器视觉技术未来发展的3个方向

作者:admin    发布时间:2019-05-28    浏览量:

随着《中国制造2025》和《工业4.0》的进一步发展,智能化生产已经越发普及,机器视觉系统作为智能化生产链中重要的一环,也伴随着智能化生产的发展在近年来也急剧增加。随着AI人工智能和深度学习技术的成熟,机器视觉技术的迭代可谓日新月异。相对于几年前的机器视觉技术,如今拥有AI人工智能和深度学习的加持,更倾向于智能型算法,甚至有了云特征库,使用大数据使得机器视觉技术的算法更加高效、精准。

深度学习

机器视觉系统深度学习

目前市场上大部分的机器视觉集成商都有各自的特征算法库,互不兼容且算法良莠不齐。未来在大数据+深度学习的结合之下,机器视觉的深度学习将成为真正颠覆性技术的一年, 并将在解决传统机器视觉无法解决的应用方面发挥重要作用。学习学习的根本就是让机器通过检测不同的图像与特征库进行比对,将不断将算法进行改良。原则上来说,检测的图像越多,机器能够进行深度学习的程度就越智能,检测的结果就越准确。

嵌入式机器视觉

嵌入式机器视觉技术

这是机器视觉行业的一个演变时期,嵌入式视觉与深度学习和人工智能相结合, 将在生命科学、自驾游、安全和农业等传统制造业以外的市场继续蓬勃发展。但是, 工厂车间的传统应用也不被改变。这主要是相关技术以及算法已经非常成熟且性价比相对于新技术友好。预计使用 AI 功能的嵌入式视觉解决方案将不断普及。用户可以选择一个非常小的相机, 并利用来自许多不同来源的云数据。当您将这些因素与机器学习结合到一个包中时, 您就有了嵌入式视觉。

3D工业相机的普及

机器视觉系统3D工业相机

传统的机器视觉技术主要是检测一个面,均采用的是2D的工业相机。如果要检测一个物体的立体模型,则需要3D工业相机,虽然当前3D相机使用时速度以及相关算法还是一大短板,但是相对于从2D相机中提取平面深度信息,3D相机要方便的多。但由于纯3D相机价格相对昂贵,一般采用的是2D相机加激光获取深度信息的方法来解决。相信在不久的将来,对于3D的视觉检测技术,也能够和现如今的2D视觉检测一样的普及。

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