מגמת הפיתוח של בדיקת ראיית מכונה

עם התפתחות ראיית המכונה כעת, היישום של ראיית מכונה הוא יותר ויותר נרחב, טכנולוגיית זיהוי ראיית מכונה מאופיינת במהירות גבוהה, כמות גדולה של מידע, יותר פונקציות, כיום בתחום היישומים התעשייתיים הוא רחב, אז מה זה מגמה עתידית של זיהוי ראיית מכונה? בואו להציג בפניכם את הטרנד העתידי של זיהוי ראיית מכונה.

ראשית, החזון המוטבע ימשיך לגדול

החזון המשובץ ימשיך לצמוח במהירות, הנתמך על ידי מספר גדל והולך של יישומים בתעשייה, כגון נהיגה אוטונומית, מדעי החיים, מוצרי צריכה אלקטרוניים, מעקב גבולות וחקלאות.

כוח העיבוד גדל מאוד והזיכרון הופך לזול מאוד. משתמשים יכולים לבחור מצלמה קטנה מאוד ולהשתמש בנתוני ענן ממקורות שונים. כאשר גורמים אלו משולבים עם למידת מכונה, יש חזון אינהרנטי בעת שימוש בחבילה נפרדת.

הלקוח מצפה ממשלב המערכת לפתח עבורו את כל מערכת הראייה המשובצת. ראייה משובצת מאפשרת למצלמות חכמות להשיג את כוונתן המקורית, שהיא לבצע עיבוד תמונה וניתוח וידאו קרוב ככל האפשר לחיישן התמונה במארז קטן מאוד. בתגובה לשוק החזון המשובץ, חברות רבות פיתחו פתרונות לאספקה ​​מהירה של פתרונות ספציפיים לאפליקציה בפלטפורמות בעלות נמוכה ובעלות הספק נמוך שיכולות לשלב בינה מלאכותית ויכולות למידה עמוקה.

עיצוב מערכת אטרקטיבית עבור הלקוח הוא האתגר של חזון משובץ. עם מכשירים זולים ובעלי הספק נמוך, ניתן להכניס את כל הפונקציות של הלקוח לזיהוי מראה בגודל קטן, וזו משימה קשה. להציג לצרכנים פתרונות חומרה שונים בתכלית זה לא קל, אבל בסופו של דבר התקווה היא שלקוחות ייצרו איכשהו יותר מוצרים ידידותיים יותר למשתמש, קטנים יותר ובסופו של דבר פחות יקרים.

במקרים רבים של שימוש, זיהוי חזותי מסורתי אינו יכול להתחרות בראייה משובצת.

שנית, יישומים נוספים של למידה עמוקה

למידה עמוקה לזיהוי חזותי הייתה בחזית הטכנולוגיות המפריעות. אם אתה עוסק בתעשיית הבדיקה החזותית, בטח ראית כיצד התוכנה הזו משתלבת עם אלגוריתמי למידה עמוקה ומפיקה תוצאות מהירות. מערכות אלו יכולות להריץ אלפי תמורות ובעלות דיוק של 100 אחוז בזיהוי ובהיסטוריה, כמו גם בדיקה חזותית של יישומים אחרים.

ללמידה עמוקה תהיה השפעה עמוקה על שיטות ניתוח תמונה מסורתיות. זה לא רק ישנה את המוצרים שאנו מייצרים, אלא גם את הדרך בה אנו מתקשרים עם הלקוחות שלנו. למידה עמוקה תמלא תפקיד חשוב בפתרון יישומים שלא ניתן לפתור באמצעות זיהוי חזותי מסורתי.

לדוגמה, כאשר חיסונים נבדקים בבקבוקונים מיובשים בהקפאה, התוצאות משתנות מאוד מעת לעת, במידה רבה בהתאם לאופן ייבושם. השימוש בתהליך זיהוי מסורתי הוא מאתגר מכיוון שבמקרים מסוימים, ייתכן שחלקיקים נראים דומים מאוד לסדקים, ולמידה עמוקה עוזרת להבחין בהבדלים עדינים כאלה.

שלישית, שפר את היעילות של הדמיה בלתי נראית

למרות שלמידה עמוקה עשויה להיות דרך לאסוף מידע מתמונות, אין זו אפשרות אחת. ההתקדמות במצלמות אינפרא אדום גלי קצר ותאורה שיפרו את היעילות של הדמיה בלתי נראית. בסביבות אלו באורך גל גבוה יותר, אתה יכול להשיג הרבה יותר יישומים, כגון מציאת פגמים בתוך הרכיבים המרוכבים של כנפי המטוס.

יש ביקוש הולך וגובר להדמיה היפרספקטרלית. כאשר אתה מסתכל על מאות רצועות ספקטרליות על פני שטח גדול כדי לזהות הבדלים עדינים בין אובייקטים, אתה צריך מקור אור פס רחב. זה יאפשר לנו להפחית את מספר הלדים שבהם אנו משתמשים וליצור פס רחב המחקה מקורות אור הלוגן.