W ciągu ostatniego roku dziedziny takie jak sztuczna inteligencja (AI), duże zbiory danych, obrazowanie 3D i zrobotyzowana automatyzacja procesów odnotowały bezprecedensowy rozwój. W nadchodzącym roku 2019 zastosowania technologii widzenia maszynowego będą nadal się rozwijać i oczekuje się, że nowe trendy w zakresie widzenia maszynowego będą wiodącymi zastosowaniami w branży.
Obrazowanie 3D i kompletacja pojemników w automatyce przemysłowej sprawiają, że fabryki stają się inteligentniejsze i mogą zastąpić pracę fizyczną, zmniejszając zapotrzebowanie na pracowników ludzkich. Widzenie maszynowe do kontroli kontroli jakości jest już powszechnie stosowane, ale wraz z pojawieniem się czujników 3D i zrobotyzowanych rozwiązań-podnieś-miejsce, otwierają się nowe rynki. Zrobotyzowane systemy kompletacji mogą losowo chwytać obiekty niezależnie od ich położenia i orientacji.. 3Systemy wizyjne D mogą identyfikować duże ilości losowo rozmieszczonych części, takich jak walizki i pojemniki na części. Ze względu na dynamiczne możliwości robotów, złożone obiekty można wybierać z różnych orientacji i stosów. Połączenie sztucznej inteligencji (AI) z operacjami kompletacji umożliwia autonomiczny wybór części, poprawę produktywności i skrócenie czasu cykli oraz zmniejszenie potrzeby interakcji człowieka-maszyna w procesie.
Głębokie uczenie się-w chmurze
Pojawienie się sieci danych 5G umożliwi pojazdom autonomicznym wykonywanie-obliczeń widzenia maszynowego w chmurze. Massive Machine Type Communication (mMTC) pozwala na przetwarzanie dużych ilości danych w chmurze na potrzeby zastosowań związanych z wizją maszynową. Algorytmy głębokiego uczenia wykorzystujące klasyfikatory splotowych sieci neuronowych mogą szybko przeprowadzać klasyfikację obrazów, wykrywanie obiektów i segmentację. W nadchodzącym roku nastąpi przyspieszenie rozwoju nowych systemów sztucznej inteligencji i głębokiego uczenia się.
Robotyka
Według Międzynarodowej Federacji Robotyki rok 2018 był rekordowy pod względem sprzedaży robotów, a sprzedaż robotów przemysłowych wzrosła o 31%. Trendy takie jak roboty-współpracujące człowieka, uproszczone użytkowanie i uczenie się procesów pomogły zwiększyć wykorzystanie robotów w automatyce przemysłowej. W przyszłości roboty przemysłowe będą łatwiejsze i szybsze w programowaniu dzięki intuicyjnym interfejsom. Współpraca człowieka-z robotem umożliwi elastyczną produkcję małych partii o dużej złożoności. Zmniejszenie złożoności sprawia, że roboty i systemy wizyjne są szeroko stosowane w perspektywie średnio- i długoterminowej.
Obrazowanie hiperspektralne
Modułowe systemy obrazowania hiperspektralnego nowej-generacji umożliwiają analizę właściwości materiałów chemicznych w środowiskach przemysłowych. Chemiczne obrazowanie kolorów wizualizuje strukturę molekularną materiałów poprzez powstałe obrazy o różnych kolorach. Umożliwia to analizę składu chemicznego w standardowym oprogramowaniu do widzenia maszynowego. Typowe zastosowania obejmują wykrywanie tworzyw sztucznych w produkcji mięsa, wykrywanie różnych materiałów nadających się do recyklingu oraz kontrolę jakości kontroli tabletek. Główną przeszkodą dla tego typu systemów jest obsługa wymaganej ilości danych i szybkości, ale postępy w szybszym przetwarzaniu, ulepszonych algorytmach i kalibracji kamer nadal sprawiają, że jest to gorący temat w 2019 roku.
Obrazowanie termowizyjne dla inspekcji przemysłowej
Technologia termowizyjna, tradycyjnie stosowana w obronności, bezpieczeństwie i bezpieczeństwie publicznym, jest szeroko stosowana do wykrywania.
W przypadku wielu zastosowań przemysłowych, takich jak produkcja podzespołów w przemyśle motoryzacyjnym lub elektronicznym, dane termiczne mają kluczowe znaczenie. Chociaż systemy wizyjne mogą identyfikować problemy produkcyjne, nie są w stanie wykryć anomalii termicznych. Połączenie termowizji i widzenia maszynowego to rozwijająca się dziedzina, umożliwiająca producentom wykrywanie problemów niewidocznych gołym okiem lub standardowych systemów kamer. Technologia termowizyjna zapewnia bezdotykowy, precyzyjny pomiar temperatury i-badania nieniszczące, co stanowi rozwijający się trend w dziedzinie widzenia maszynowego i sterowania automatyką.