機器視覺(jué)行業(yè)的最新趨勢與挑戰——嵌入式視覺(jué)、深度學(xué)習和非可見(jiàn)光

發(fā)布時(shí)間:2019-11-14 22:06    發(fā)布者:eaoogle_WSN

 隨著(zhù)技術(shù)的進(jìn)步和智能工廠(chǎng)的發(fā)展,過(guò)去十年中機器視覺(jué)設備發(fā)生了翻天覆地的變化。 Frost&Sullivan預計,到2022年全球機器視覺(jué)設備市場(chǎng)將增加近一倍,達到136.2億美元,因為行業(yè)加大了對質(zhì)量檢驗的需求。亞太地區將繼續成為全球最大的市場(chǎng),到2022年將占收入的38.4%。在技術(shù)、靈活性、效率和準確性方面表現出高度創(chuàng )新的機器視覺(jué)供應商,將在不斷發(fā)展的市場(chǎng)中取得最大的成功。

  雖然全球經(jīng)濟的不確定性將對機器視覺(jué)行業(yè)產(chǎn)生影響,但行業(yè)協(xié)會(huì )和專(zhuān)家普遍認為不會(huì )造成嚴重損害。伴隨著(zhù)深度學(xué)習軟件,嵌入式視覺(jué)等硬件平臺有望蓬勃發(fā)展。工廠(chǎng)層面上的傳統應用也將保持強勁增長(cháng)。在2019年,美國自動(dòng)化成像協(xié)會(huì )(AIA)預計三大趨勢將影響機器視覺(jué)行業(yè)。

 1.嵌入式視覺(jué)將繼續增長(cháng)

  得益于在越來(lái)越多的行業(yè)應用中獲得支持,嵌入式視覺(jué)將在2019年持續高速增長(cháng),例如自動(dòng)駕駛、生命科學(xué)、消費電子、邊境監視和農業(yè)等。

  “處理能力大幅增強,內存變得非常便宜,”Gardasoft公司北美區副總裁John Merva說(shuō),“用戶(hù)可以選擇一個(gè)非常小的攝像頭,并利用來(lái)自不同來(lái)源的云端數據。當您將這些因素與機器學(xué)習結合到一個(gè)單獨的軟件包中時(shí),您就有了嵌入的視覺(jué)!

  客戶(hù)希望系統集成商為其開(kāi)發(fā)整個(gè)嵌入式視覺(jué)系統!扒度胧揭曈X(jué)將智能相機帶向其初衷,即在一個(gè)非常小的外殼內,盡可能靠近圖像傳感器,進(jìn)行圖像處理視頻分析! Pyramid Imaging公司總裁Rex Lee博士說(shuō),為了應對嵌入式視覺(jué)市場(chǎng),我們開(kāi)發(fā)了從相機設計到FPGA編程的專(zhuān)業(yè)知識,以便在低成本、低功耗的平臺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(xué)習功能。

  設計一個(gè)對客戶(hù)有吸引力的系統是嵌入式視覺(jué)的最大挑戰。通過(guò)低成本、低功耗設備,能夠將客戶(hù)在機器視覺(jué)領(lǐng)域中的所有功能放到非常小的外形尺寸中,這是一項任務(wù)艱巨的研發(fā)挑戰。AIA副總裁Alex Shikany說(shuō),向消費者介紹完全不同的硬件解決方案并不件容易的事情,但最終的希望是,客戶(hù)將以某種方式對更用戶(hù)友好、更小、最終成本更低的產(chǎn)品做出響應。

  在許多使用案例中,傳統機器視覺(jué)都無(wú)法與嵌入式視覺(jué)競爭!皺C器視覺(jué)數據不再局限于自己的孤島中,”ATS Automation成像總監Steve Wardell表示,“包括機器視覺(jué)的全自動(dòng)系統有許多傳感器和運動(dòng)組件,使我們能夠收集數據,以便更好地了解系統內設備的運行效率!

  2.深度學(xué)習的更多應用

  據羿戓設計所了解,機器視覺(jué)的深度學(xué)習一直處于主要顛覆性技術(shù)的前沿。2019年可能會(huì )是該技術(shù)趨于成熟的一年,可以進(jìn)行更廣泛的部署!叭绻阃渡碛跈C器視覺(jué)行業(yè),你可能已經(jīng)看到了軟件如何與深度學(xué)習算法疊加,以及它如何能夠快速地產(chǎn)生結果的演示!盨hikany說(shuō),“這些系統可以運行成千上萬(wàn)的排列,并且在識別和其他應用程序歷史與機器視覺(jué)方面達到100%的準確性!

  深度學(xué)習將對傳統的圖像分析方法產(chǎn)生深遠的影響。Teledyne Imaging總裁Keith Reuben表示,“它不僅會(huì )改變我們生產(chǎn)的產(chǎn)品,還會(huì )改變我們與客戶(hù)互動(dòng)的方式!鄙疃葘W(xué)習將在解決傳統機器視覺(jué)無(wú)法解決的應用方面發(fā)揮重要作用。例如,在冷凍干燥的小瓶中檢查疫苗,每次結果都有很大差異,這很大程度上取決于它們的干燥方式。進(jìn)采用傳統檢查過(guò)程非常具有挑戰性,因為在一個(gè)實(shí)例中可能是一個(gè)粒子看起來(lái)非常類(lèi)似于裂縫,而深度學(xué)習則有助于區分這種細微差異。

  3. 提升非可見(jiàn)光成像的有效性

  雖然深度學(xué)習可能是從圖像中收集信息的最新方式,但它并不是唯一的選擇。 InGaAs短波紅外(SWIR)相機和照明的進(jìn)步提高了非可見(jiàn)成像的有效性。 Metaphase Technologies公司業(yè)務(wù)開(kāi)發(fā)經(jīng)理James Gardiner說(shuō):“在這些更高波長(cháng)的環(huán)境中,你可以實(shí)現更多應用,比如透過(guò)一塊航空公司機翼的復合材料來(lái)查找其內部缺陷。我們現在正在把高功率的SWIR LED引入市場(chǎng),用于高速機器視覺(jué)應用!

  Gardiner也看到了對高光譜成像需求的日益增長(cháng)!爱斈阍诖蠓秶鷥扔^(guān)察數百個(gè)光譜條,以檢測物體上的微妙差異時(shí),你需要一個(gè)寬帶光源!彼f(shuō),“這將使我們使用更少的LED并創(chuàng )建一個(gè)模擬鹵素的寬帶光源!

  機器視覺(jué)的挑戰

  據eCPD所了解,智能傳感器、智能攝像頭和可配置視覺(jué)系統在很大程度上消除了對機器視覺(jué)系統開(kāi)發(fā)的需求,目前最常見(jiàn)的應用程序是通過(guò)現成的即插即用技術(shù)完成的。過(guò)去十年來(lái),智能相機的功能越來(lái)越強大,照明公司提供的產(chǎn)品范圍也越來(lái)越廣。然而,隨著(zhù)軟件變得越來(lái)越強大,價(jià)格不斷下降,軟件包的互連和標準化仍存在問(wèn)題。

  不同的公司對相同的事情使用不同的術(shù)語(yǔ)。即使是像以太網(wǎng)這樣的標準化通信,在公司之間也存在巨大的差異,而且在視覺(jué)行業(yè)也沒(méi)有真正推動(dòng)開(kāi)放的軟件標準。

  今天的視覺(jué)產(chǎn)品可以滿(mǎn)足大多數應用程序的需求,隨著(zhù)技術(shù)、產(chǎn)品設計和客戶(hù)需求的發(fā)展,系統集成商必須保持清醒。例如,在3D成像市場(chǎng),硬件創(chuàng )新先于軟件創(chuàng )新。

  MoviMed和MoviTherm總裁兼首席執行官Markus Tarin說(shuō):“盡管有許多3D傳感器和攝像頭可用,例如激光三角測量、偽隨機圖形發(fā)生器的立體傳感器等,但要想實(shí)現快速的系統開(kāi)發(fā),在開(kāi)發(fā)工具鏈中存在很大的空白!

  例如,很多OEM廠(chǎng)商目前使用開(kāi)放式標準3D傳感器,從頭開(kāi)始編程應用程序,或使用“封閉式”系統來(lái)進(jìn)行工具的配置,這些工具通常成本高昂。也許需要一個(gè)具有現場(chǎng)可編程門(mén)陣列(FPGA)的3D傳感器,用于高速機載圖像處理,使非FPGA程序員能夠在一個(gè)軟件包中部署3D圖像處理算法。

  另一個(gè)挑戰是從人工智能和深度學(xué)習中獲取信息的能力。最大的挑戰是將炒作與實(shí)質(zhì)區分開(kāi)來(lái)。而現實(shí)是,“很多人工智能和深度學(xué)習算法有時(shí)過(guò)于繁瑣! Tarin說(shuō)。

  雖然機器視覺(jué)應用程序受益于深度學(xué)習算法,但這些算法無(wú)法解決所有問(wèn)題。與傳統編程相比,當人們比較試圖達到99%以上的精度所需的努力時(shí),這一點(diǎn)尤其明顯。盡管如此,這項技術(shù)肯定有它的地位,并將在未來(lái)幾年繼續發(fā)揮重要作用。(作者:Winn Hardin)


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