با توسعه بینایی ماشین در حال حاضر، کاربرد ماشین بینایی بیشتر و گسترده تر شده است، فناوری تشخیص ماشین بینایی با سرعت بالا، مقدار زیادی اطلاعات، عملکردهای بیشتر مشخص می شود، در حال حاضر در زمینه کاربرد صنعتی گسترده است، بنابراین چیست؟ روند آینده تشخیص ماشین بینایی؟ بیایید روند آینده تشخیص ماشین بینایی را به شما معرفی کنیم.
اول، دید تعبیه شده به رشد خود ادامه خواهد داد
چشم انداز تعبیه شده به سرعت به رشد خود ادامه خواهد داد که توسط تعداد فزاینده ای از کاربردهای صنعتی مانند رانندگی خودکار، علوم زیستی، الکترونیک مصرفی، نظارت بر مرزها و کشاورزی پشتیبانی می شود.
قدرت پردازش تا حد زیادی افزایش یافته و حافظه بسیار ارزان می شود. کاربران می توانند یک دوربین بسیار کوچک انتخاب کنند و از داده های ابری از منابع مختلف استفاده کنند. هنگامی که این عوامل با یادگیری ماشین ترکیب می شوند، هنگام استفاده از یک بسته جداگانه، یک چشم انداز ذاتی وجود دارد.
مشتری از یکپارچه ساز سیستم انتظار دارد که کل سیستم دید تعبیه شده را برای آنها توسعه دهد. دید تعبیه شده دوربین‌های هوشمند را قادر می‌سازد تا به هدف اصلی خود دست یابند، یعنی انجام پردازش تصویر و تجزیه و تحلیل ویدئو تا حد امکان به حسگر تصویر در یک محفظه بسیار کوچک. در پاسخ به بازار چشم انداز تعبیه شده، بسیاری از شرکت ها راه حل هایی را برای ارائه سریع راه حل های خاص برنامه در پلتفرم های کم هزینه و کم مصرف ایجاد کرده اند که می تواند هوش مصنوعی و قابلیت های یادگیری عمیق را ادغام کند.
طراحی یک سیستم جذاب برای مشتری چالش چشم انداز تعبیه شده است. با دستگاه های کم هزینه و کم مصرف می توان تمام عملکردهای مشتری را در تشخیص ظاهر در اندازه کوچک قرار داد که کار دشواری است. آشنا کردن مصرف کنندگان با راه حل های سخت افزاری کاملاً متفاوت آسان نیست، اما در نهایت امید این است که مشتریان به نحوی محصولات بیشتری تولید کنند که کاربر پسندتر، کوچکتر و در نهایت هزینه کمتری داشته باشند.
در بسیاری از موارد استفاده، تشخیص بصری سنتی نمی تواند با دید تعبیه شده رقابت کند.
دوم، کاربردهای بیشتر یادگیری عمیق
یادگیری عمیق برای تشخیص بصری در خط مقدم فناوری های مخرب بوده است. اگر در صنعت بازرسی بصری فعالیت می کنید، احتمالاً دیده اید که چگونه این نرم افزار با الگوریتم های یادگیری عمیق ادغام می شود و نتایج سریعی تولید می کند. این سیستم ها می توانند هزاران جایگشت را اجرا کنند و در شناسایی و تاریخچه و همچنین بازرسی بصری سایر برنامه ها دقت 100 درصدی دارند.
یادگیری عمیق تأثیر عمیقی بر روش های سنتی تجزیه و تحلیل تصویر خواهد داشت. این نه تنها محصولاتی را که تولید می کنیم، بلکه نحوه تعامل ما با مشتریان را نیز تغییر می دهد. یادگیری عمیق نقش مهمی در حل برنامه هایی دارد که با تشخیص بصری سنتی قابل حل نیستند.
به عنوان مثال، هنگامی که واکسن ها در ویال های خشک شده با انجماد آزمایش می شوند، نتایج به طور گسترده ای در هر زمان متفاوت است، که عمدتاً به نحوه خشک شدن آنها بستگی دارد. استفاده از فرآیند تشخیص سنتی چالش برانگیز است زیرا در برخی موارد، ممکن است ذرات بسیار شبیه به ترک ها به نظر برسند و یادگیری عمیق به تشخیص چنین تفاوت های ظریف کمک می کند.
سوم، بهبود کارایی تصویربرداری نامرئی
اگرچه یادگیری عمیق ممکن است راهی برای جمع‌آوری اطلاعات از تصاویر باشد، اما یک گزینه واحد نیست. پیشرفت در دوربین های مادون قرمز موج کوتاه و نور، کارایی تصویربرداری نامرئی را بهبود بخشیده است. در این محیط‌های با طول موج بالاتر، می‌توانید به کاربردهای بیشتری دست پیدا کنید، مانند یافتن نقص‌ها در کامپوزیت‌های بال‌های هواپیما.
تقاضای فزاینده ای برای تصویربرداری فراطیفی وجود دارد. وقتی به صدها نوار طیفی در یک منطقه بزرگ نگاه می کنید تا تفاوت های ظریف بین اجسام را تشخیص دهید، به یک منبع نور باند پهن نیاز دارید. این به ما این امکان را می دهد که تعداد LED های استفاده شده را کاهش دهیم و پهنای باندی ایجاد کنیم که منابع نور هالوژن را تقلید می کند.