光学镜头-镜头光学设计-瑞利光学(优质商家)

机器视觉新技术发展趋势

　　一个不确定经济

　　有市的起伏， **制造业市场可能放缓， 贸易和关税政策也存在不确定性。世上大的经济体恰好也是机器视觉产品的大市场，目前存在贸易问题，对机器视觉行业增长的大威胁， 在这十年中，光学镜头，行业一直运行得很好。2019年虽然市场环境不友好，但是随着新技术的更新同时也会填补市场上的不足，相对于经济环境带来的影响，巨大的市场需求也同样是新技术的应用之地，完善以及解决传统视觉所遗留的不足，同时视觉行业同样也是一巨大的潜在市场，相对于康耐视以及基恩士这些视觉成员，中小型企业也会在从中快速发展，虽然是夹缝中求生存，但凭借着地区性的业务拓展也将有一个较好的发展。

　　瑞利光学机器视觉是机器视觉光源及光源控制器的生产制造商。自成立以来，坚持秉承“科技之光，共创未来”的价值主张，勇于感知行业难题，敏锐捉行业机会，整合资源，协同创新，致力于解决客户关键需求，持续打造前瞻性光源产品和提供完善光源应用服务，拓宽自动化设备未来应用空间。

机器视觉新技术发展趋势

　　高光谱成像

　　随着短波红外 (SWIR) 技术的进步， 现在可以做一些事情， 比如通过一块航空公司的翅膀来发现内部缺陷，适用于高速机器视觉应用。

　　智能相机

　　相对于传统算法与硬件系统相分离的检测系统解决方案。客户更加趋向于采用集成式智能相机，主要原因是智能相机应用单一，使用安装简便，调试简单，并且不需要专业的相关人员就可以使用。

　　3D系相机的普及

　　传统视觉行业的应用主要是采用2D相机来使用，但相对于具有深度信息的应用以及检测，3D相机已经被大量普及，虽然当前3D相机使用时速度以及相关算法还是一大短板，但是相对于从2D相机中提取平面深度信息，镜头光学设计，3D相机要方便的多。但由于纯3D相机价格相对昂贵，一般采用的是2D相机加激光获取深度信息的方法来解决。

　　机器视觉检测技术的不断发展，有赖于技术人员的不懈努力及创新，可是现今机器视觉检测技术有哪些瓶颈呢?今后的发展方向又是怎样的呢?瑞丽光学机器视觉下面就给大家分析一下：

　　在机器视觉的智能图像处理技术的发展中，还存在不少技术瓶颈，如：

　　(1)稳定性：某种处理方法往往在研究和开发中表现良好，但在复杂多变的应用环境中，却不时地出现问题。例如人脸识别系统，在目标配合时识别率可高达95%以上，但在实际监控环境下，识别率就会大大下降。

　　(2)实时性：如果图像的采集速度、处理速度较慢，再加上新近引入的深度学习类算法，加大了系统实时处理的难度，跟不上机器运行和控制的节奏。

　　(3)准确性：机器视觉系统要求图像识别和测量的准确性接近**，任何微小的误差都有可能带来不可预测的后果。例如目标定位的误差会使装配出来的设备不符合要求。

　　(4)系统能力：目前的嵌入式图像处理系统，存在芯片的计算能力不足，存储空间有限等问题，常常不能满足运算量较大的图像处理运算，光学镜头厂，如神经网络的迭代运算，大规模矩阵运算等。

　　今后机器视觉中智能图像处理的发展主要体现在以下几个方面：

　　(1)算法：传统算法继续不断有所突破，新一波人工智能浪潮带来不少新的性能优良的图像处理算法，如深度学习(DL)，卷积神经网络(CNN)，生成对抗网络(GAN)，等等。

　　(2)实时性：出现更多结构新颖、资源充足、运算快速的硬件平台支撑，例如基于多CPU、多GPU的并行处理结构的计算机，光学镜头，海量存储单元等。

　　(3)嵌入式：新的高速的信号处理器阵列，**大规模FPGA芯片。

　　(4)融合处理：从单图像传感器发展到多传感器(多视点)的融合处理，可更加充分地现场信息。还可融合多类传感器，如图像传感器、声音传感器、温度传感器等共同完对现场目标定位、识别和测量。

　　总之，无论是“中国制造2025”还是“工业4.0”都离不开人工智能，离不开计算机视觉，而智能图像处理是机器视觉的核心技术，随着图像处理水平的不断提高，一定会有力推动机器视觉的迅速发展。

　　沃德普认为机器视觉技术是不断的发展的，工业自动化也不断的更新换代，产品检测需要不断的提升检测技术来提高产品质量。

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