影响机器视觉检测工作的最新技能趋势包含嵌入式视觉，深度学习和不可见光成像的有效性。

跟着技能的行进和智能工厂的开展，视觉检测设备在以前十年中发生了巨大变化。估量到2022年，全球视觉检测设备商场将添加近一倍，抵达136.2亿美元，因为工作对质量检测的要求添加了。亚太地区将继续成为全球最大的商场，到2022年将占收入的38.4％。在技能，灵活性，功率和准确性方面表现出高度立异的外观检测供货商将在不断开展的商场中取得最大的成功。

虽然全球经济的不确定性将影响外观检测工作，但工作协会和专家普遍认为这不会形成严重危害。借助深度学习软件，嵌入式视觉等硬件渠道有望蓬勃开展，工厂等级的传统运用程序也将保持强劲添加。那么，下面我们来看下影响视觉检测工作的三大趋势。

一、嵌入式视觉将继续添加

得益于越来越多的工作运用程序的支撑，嵌入式视觉将继续快速添加，例如自动驾驶，生命科学，消费电子，边境监控和农业等。

处理才能大大增强，内存变得非常廉价。用户可以选择一个非常小的相机，并运用来自不同来源的云数据。将这些要素与机器学习结合在一起时，如果运用单独的软件包，则具有内在的愿景。

客户期望系统集成商为其开发整个嵌入式视觉系统。嵌入式视觉使智能相机抵达了其开始的意图，即在非常小的外壳内，尽或许靠近图像传感器以进行图像处理视频分析。为了照应嵌入式视觉商场，我们开发了为了在低本钱，低功耗渠道（从摄像机规划到FPGA编程）中快速供给特定于运用程序的解决方案，该渠道可以集成人工智能和深度学习功用。

为客户规划一个有吸引力的系统是嵌入式视觉的最大挑战。通过低本钱，低功耗的设备，可以将外观检测中客户的全部功用都置于很小的尺度中，这是一项艰巨的任务。向顾客介绍完全不同的硬件解决方案并非易事，但毕竟期望是，客户将以某种方法出产更多对用户更友爱，更小且毕竟本钱更低的产品。

在许多运用案例中，传统的视觉检测无法与嵌入式视觉竞赛。

二、深度学习的更多运用

用于视觉检测的深度学习一贯处于颠覆性技能的最前沿。如果您涉足视觉检测工作，您或许现已看到了该软件怎样与深度学习算法相集成以及怎样快速发生结果。这些系统可以运转数千个摆放，并且在识别和历史记录以及其他运用程序的视觉查看中具有100％的准确性。

深度学习将对传统的图像分析方法发生深远的影响。这不只将改动我们出产的产品，还将改动我们与客户互动的方法。深度学习将在解决传统视觉检测无法解决的运用程序中发挥重要作用。例如，在冷冻枯燥的小瓶中检测疫苗时，每次的结果差异很大，主要取决于它们的枯燥方法。选用传统的检测过程非常具有挑战性，因为在某些情况下，或许是粒子看起来与裂缝非常相似，而深度学习有助于区别这种纤细的差异。

三、进步不可见光成像的功率

虽然深度学习或许是从图像中搜集信息的最新方法，但这并不是仅有的选择。短波红外相机和照明的行进进步了不可见成像的功率。在这些更高波长的环境中，您可以完结更多运用，例如发现飞机机翼复合材料内部的缺点。我们现在将高功率SWIRLED引进高速视觉查看运用商场。

对高光谱成像的需求不断添加。当您在大范围内观察数百个光谱条以检测物体之间的纤细差异时，您需要一个宽带光源。这将使我们减少运用LED的数量，并创立模仿卤素灯光源的宽带。