Met de voortdurende ontwikkeling van nieuwe beeldtechnologie, kunstmatige intelligentietechnologie en deep learning-technologie is demachinevisieOok de industrie heeft een snelle ontwikkeling doorgemaakt.
Machine vision-systemen kunnen menselijke visuele functies simuleren en realiseren en worden veel gebruikt in de industrie, de geneeskunde, de landbouw, de veiligheid en andere gebieden, waardoor veel gemakken en innovaties in het menselijk leven en de productie worden gebracht.
1、Ontwikkelingskenmerken van machine vision-systemen
Machine vision-systemen hebben de afgelopen jaren de volgende ontwikkelingskenmerken laten zien:
Het toepassen van deep learning-technieken
Deep learning-technologie (zoals convolutionele neurale netwerken) wordt op grote schaal gebruikt in machine vision-systemen, waardoor de nauwkeurigheid en efficiëntie van systeembeeldverwerking en objectherkenning aanzienlijk worden verbeterd.
Daarom heeft de ontwikkeling van deep learning-technologie het intelligentie- en automatiseringsniveau van machine vision-systemen bevorderd.
Realtime en hoge efficiëntie
Met de verbetering van de processorprestaties en algoritme-optimalisatie zijn de verwerkingssnelheid en reactiesnelheid vanmachinevisiesystemen worden voortdurend verbeterd en voldoen aan de eisen van realtime en hoge efficiëntie.
Daarom worden machine vision-systemen ook op grotere schaal gebruikt op het gebied van automatisering, intelligente monitoring, enz.
Breid de toepassingsgebieden voortdurend uit
Machine vision-systemen worden veel gebruikt op het gebied van de industrie, de geneeskunde, de landbouw, de veiligheid, enz., en breiden zich voortdurend uit naar nieuwe gebieden, zoals slimme steden, zelfrijdende auto's, de bescherming van cultureel erfgoed, enz.
Terwijl ze mensen helpen bij het oplossen van problemen in de productie en het leven, breiden machine vision-systemen ook voortdurend nieuwe toepassingsscenario's en zakelijke gebieden uit.
Smart Home-toepassingen
Cross-domein integratie
Machine vision-systemen worden diepgaand geïntegreerd met andere gebieden (zoals kunstmatige intelligentie, het internet der dingen, big data, enz.) om intelligentere en uitgebreidere systemen te bouwen.
Machine vision-systemen worden bijvoorbeeld toegepast op slimme huizen, slim transport, slimme productie en andere gebieden om informatie-interactie en samenwerking tussen meerdere systemen te bewerkstelligen.
Gebruikerservaring en populariteit
Naarmate machine vision-technologie volwassener wordt en populairder wordt, wordt de drempel voor gebruikers om te gebruikenmachinevisiesystemen worden steeds lager en ook de gebruikerservaring is verbeterd.
Daarom verschijnen er steeds meer machine vision-systemen in ons dagelijks leven, zoals gezichtsontgrendeling van smartphones en monitoring van onbemande camera's, die veel gemak en veiligheid in het leven brengen.
2、Voordelen van Machine Vision-systemen
Er zijn veel voordelen van machine vision-systemen, waaronder voornamelijk de volgende aspecten:
Nauwkeurigheid-
Met behulp van geavanceerde technologieën zoals deep learning hebben zorgvuldig ontworpen machine vision-systemen een zeer hoge nauwkeurigheid bij objectherkenning, gezichtsherkenning, beeldverwerking, enz., waardoor de interferentie van menselijke factoren wordt verminderd en de nauwkeurigheid van de resultaten wordt verbeterd.
Efficiëntie-
Machinevisiesystemen kunnen snel en nauwkeurig grote hoeveelheden beeld- of videogegevens verwerken, geautomatiseerde identificatie, detectie en analyse realiseren en de werk- en productie-efficiëntie effectief verbeteren.
Automatisering en intelligentie-
Machine vision-systemen kunnen geautomatiseerde beeldverwerking en -analyse realiseren, waardoor handmatige tussenkomst wordt verminderd, de werkefficiëntie en nauwkeurigheid worden verbeterd en intelligente productie en beheer worden gerealiseerd.
Betrouwbaarheid-
Zonder menselijke tussenkomst wordt het machine vision-systeem bij het verwerken van beeldgegevens niet beïnvloed door emoties, vermoeidheid en andere factoren. Het kan een stabiele en betrouwbare werkstatus behouden en gegevensverwerking en -analyse duurzaam uitvoeren.
Visualisatie-
Machine vision-systemen kunnen complexe beeldgegevens via visualisatie aan gebruikers presenteren, waardoor gegevensanalyse intuïtiever en gemakkelijker te begrijpen wordt.
Automatiseringsbesturingstoepassingen
Diverse toepassingen-
Machine vision-systemen kunnen worden toegepast op verschillende gebieden, zoals industriële productie, medische beeldanalyse, veiligheidsmonitoring, intelligent transport, agrarische intelligentie, enz., en zijn sterk veelzijdig en schaalbaar.
Realtime-
Sommigemachinevisiesystemen kunnen ook in realtime verwerken en kunnen snel reageren op veranderingen ter plaatse, waardoor realtime monitoring, vroegtijdige waarschuwing en feedbackfuncties worden gerealiseerd.
Laatste gedachten:
Als u geïnteresseerd bent in het kopen van verschillende soorten lenzen voor bewaking, scannen, drones, smart home of ander gebruik, dan hebben wij wat u nodig heeft. Neem vandaag nog contact met ons op voor meer informatie over onze lenzen en andere accessoires.
Posttijd: 20 augustus 2024
