沃本,妈,2023年1月11日gydF4y2Ba——机器视觉作为工厂的眼睛,利用成像技术获取视觉信息进行分析和快速决策。最常见的使用机器视觉检测的缺陷,排序对象,定位和测量的部分,并为生产控制自动化机器人的指导。gydF4y2Ba

今天,机器视觉在全球市场超过140亿美元(美元)。大约百分之八的年增长率挂钩机器视觉相机,镜头,框架的吸引力,处理器和软件没有放缓的迹象。gydF4y2Ba

BitFlowgydF4y2Ba框架制造商的吸引力,预测接下来的发展将帮助塑造2023年机器视觉,进而打开激动人心的新机遇为系统集成商和制造商部署机器视觉在工厂地板。gydF4y2Ba

1. 持续增长gydF4y2Ba:COVID-19流行病迅速增加机器视觉技术的采用一大片的行业,这一趋势加速了企业依靠自动化解决持续的劳动力短缺。这个速度预计将继续在2023年因许多因素包括全球供应链问题,阻碍生产计划。制造商受到供应短缺的影响正在取代离岸供应商与内部生产的组件,需要新的视觉检测系统。gydF4y2Ba
2. 更先进的传感器gydF4y2Ba:新成像传感器是使机器视觉系统识别较小的缺陷,用极其严格的公差更复杂的部件。传感器发展新兴领域的多光谱,紫外、短波红外成像和高光谱的设计。最终,更强大的传感器将产生更高的性能需求组件来支持他们,如照明系统和框架的吸引力,进而将机器视觉的功能应用到新的高度。gydF4y2Ba
3. COAXPRESS在纤维gydF4y2Ba:更新CoaXPress 2.0接口可以支持更快,更可靠的高分辨率相机和主机之间的数据传输。交付转移加速到12.5 gbps, CoaXPress 2.0是提高机器视觉应用程序,同时也降低了系统的复杂性和成本。下一步CoaXPress是应用光纤电缆作为替代的好处同轴电缆。CoaXPress 2.0协议的一个扩展,CoaXPress在纤维(CXPoF)提供通用GeniCam编程接口的硬件和软件,加上独立于任何操作系统,使其简单的升级从同轴光纤。gydF4y2Ba
4. 深度学习gydF4y2Ba:通过模仿人类大脑处理视觉输入,深度学习带来了机器视觉在工业应用非常主观的决策需要,例如,哪里有微妙的变化在一个图像如灰尘的存在,或者当区分对象非常相似。加上,就像大脑,它“学习”或self-trains持续分析的数据创建模型的好的和坏的零件是什么样子的。卷积神经网络(CNN)处理大规模数据集,特别是通过使用复杂的算法,而不是完全基于规则的静态算法。深度学习代表了一种替代传统的机器视觉,虽然今天是部署在一些应用中,它有可能带来巨大的商业价值。gydF4y2Ba
5. 云计算gydF4y2Ba:机器视觉需要高速、实时处理低延迟。在这个阶段很难实现这一与云计算,所以边缘计算通常用于收集数据和处理之间的距离缩短。然而,这将改变。虽然还在实验阶段,公司利用机器视觉开始转向云计算的力量来处理大量图像数据的流动系统生成。提高上传速度使云计算存储和共享数据的实际决定,并可能很快,3 d分析,深度学习和人工智能。gydF4y2Ba

和减轻人类的责任手动检查产品,机器视觉已越来越多的其他用途包括运输、无人驾驶汽车、研究科学、和仓库中相机是用来检查股票并在必要时自动订单补给。在这篇文章中列出的创新将有利于这些用例,和更多的,就像他们将传统的工业应用机器视觉服务。gydF4y2Ba

要了解更多,请访问gydF4y2Bawww.bitflow.comgydF4y2Ba。gydF4y2Ba