影響機器視覺檢測行業的三大趨勢：隨著中國的機器視覺行業快速發展，機器視覺系統提高了大批量、持續生產的自動化程度，大大提升生產效率和產品精度，同時獲取信息與自動處理的能力變得極其快，為工業生產的信息集成提供了有效途徑。當然影響機器視覺檢測行業的三大趨勢也不可忽視。

一、嵌入式視覺將繼續增長

得益于越來越多的行業應用程序的支持，嵌入式視覺將繼續快速增長，例如自動駕駛，生命科學，消費電子，邊境監控和農業等。

處理能力大大增強，內存變得非常便宜。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據。將這些因素與機器學習結合在一起時，如果使用單獨的軟件包，則具有內在的愿景。

客戶希望系統集成商為其開發整個嵌入式視覺系統。嵌入式視覺使智能相機達到了其最初的意圖，即在非常小的外殼內，盡可能靠近圖像傳感器以進行圖像處理視頻分析。為了響應嵌入式視覺市場，我們開發了為了在低成本，低功耗平臺（從攝像機設計到FPGA編程）中快速提供特定于應用程序的解決方案，該平臺可以集成人工智能和深度學習功能。

為客戶設計一個有吸引力的系統是嵌入式視覺的最大挑戰。通過低成本，低功耗的設備，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。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更多對用戶更友好，更小且最終成本更低的產品。

在許多使用案例中，傳統的視覺檢測無法與嵌入式視覺競爭。

二、深度學習的更多應用

用于視覺檢測的深度學習一直處于顛覆性技術的最前沿。如果您涉足視覺檢測行業，您可能已經看到了該軟件如何與深度學習算法相集成以及如何快速產生結果。這些系統可以運行數千個排列，并且在識別和歷史記錄以及其他應用程序的視覺檢查中具有100％的準確性。

深度學習將對傳統的圖像分析方法產生深遠的影響。這不僅將改變我們生產的產品，還將改變我們與客戶互動的方式。深度學習將在解決傳統視覺檢測無法解決的應用程序中發揮重要作用。例如，在冷凍干燥的小瓶中檢測疫苗時，每次的結果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統的檢測過程非常具有挑戰性，因為在某些情況下，可能是粒子看起來與裂縫非常相似，而深度學習有助于區分這種細微的差異。

三、提高不可見光成像的效率

盡管深度學習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步提高了不可見成像的效率。在這些更高波長的環境中，您可以實現更多應用，例如發現飛機機翼復合材料內部的缺陷。

對高光譜成像的需求不斷增長。當您在大范圍內觀察數百個光譜條以檢測物體之間的細微差異時，您需要一個寬帶光源。這將使我們減少使用LED的數量，并創建模擬鹵素燈光源的寬帶。

外觀檢測面臨的挑戰

智能傳感器，智能相機和可配置視覺系統已大大消除了開發視覺檢測系統的需求。當今最常見的應用是通過即用型即插即用技術完成的。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，軟件包的互聯和標準化仍然存在問題。

不同的公司對同一事物使用不同的術語。甚至像以太網這樣的標準化通信在公司之間也存在巨大差異，并且在視覺行業也沒有真正推動開放軟件標準的推動。

當今的視覺產品可以滿足大多數應用的需求。隨著技術和客戶需求的發展，系統集成商必須保持清醒。例如，在3D影像市場中，硬件創新先于軟件創新。

盡管有很多3D傳感器和攝像機可供使用，例如激光三角測量，帶有偽隨機碼型發生器的立體聲傳感器等，但是為了實現快速的系統開發，開發工具鏈有很大差距。

例如，許多OEM當前使用開放式標準3D傳感器，從頭開始編寫程序應用程序，或使用“封閉式”系統進行工具配置，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。

另一個挑戰是從人工智能和深度學習中獲取信息的能力。最大的挑戰是區分炒作與實質?，F實情況是“許多人工智能和深度學習算法有時太麻煩了。

盡管視覺檢測應用程序受益于深度學習算法，但是這些算法不能解決所有問題。與傳統編程相比，當人們想達到99％以上的準確性所需的努力時，這一點尤其明顯。盡管如此，這項技術確實占有一席之地，并將在未來幾年繼續發揮重要作用。