隨著現在機器視覺的發展，機器視覺的應用是越來越廣泛了，機器視覺檢測技術的特點是速度快、信息量大、功能多，目前在工業上應用領域廣闊，那么機器視覺檢測的未來趨勢是怎樣的呢?下面來給大家介紹，機器視覺檢測的未來趨勢。

　　一、嵌入式視覺將繼續增長

　　得益于越來越多的行業應用程序的支持，嵌入式視覺將繼續快速增長，例如自動駕駛，生命科學，消費電子，邊境監控和農業等。

　　處理能力大大增強，內存變得非常便宜。用戶可以選擇一個非常小的相機，并使用來自不同來源的云數據。將這些因素與機器學習結合在一起時，如果使用單獨的軟件包，則具有內在的愿景。

　　客戶希望系統集成商為其開發整個嵌入式視覺系統。嵌入式視覺使智能相機達到了其最初的意圖，即在非常小的外殼內，盡可能靠近圖像傳感器以進行圖像處理視頻分析。為了響應嵌入式視覺市場，很多公司都開發了為了在低成本，低功耗平臺中快速提供特定于應用程序的解決方案，該平臺可以集成人工智能和深度學習功能。

　　為客戶設計一個有吸引力的系統是嵌入式視覺的挑戰。通過低成本，低功耗的設備，可以將外觀檢測中客戶的所有功能都置于很小的尺寸中，這是一項艱巨的任務。向消費者介紹完全不同的硬件解決方案并非易事，但最終希望是，客戶將以某種方式生產更多對用戶更友好，更小且最終成本更低的產品。

　　在許多使用案例中，傳統的視覺檢測無法與嵌入式視覺競爭。

　　二、深度學習的更多應用

　　用于視覺檢測的深度學習一直處于顛覆性技術的最前沿。如果您涉足視覺檢測行業，您可能已經看到了該軟件如何與深度學習算法相集成以及如何快速產生結果。這些系統可以運行數千個排列，并且在識別和歷史記錄以及其他應用程序的視覺檢查中具有100%的準確性。

　　深度學習將對傳統的圖像分析方法產生深遠的影響。這不僅將改變我們生產的產品，還將改變我們與客戶互動的方式。深度學習將在解決傳統視覺檢測無法解決的應用程序中發揮重要作用。

　　例如，在冷凍干燥的小瓶中檢測疫苗時，每次的結果差異很大，主要取決于它們的干燥方式。采用傳統的檢測過程非常具有挑戰性，因為在某些情況下，可能是粒子看起來與裂縫非常相似，而深度學習有助于區分這種細微的差異。

　　三、提高不可見光成像的效率

　　盡管深度學習可能是從圖像中收集信息的方法，但這并不是單一的選擇。短波紅外相機和照明的進步提高了不可見成像的效率。在這些更高波長的環境中，您可以實現更多應用，例如發現飛機機翼復合材料內部的缺陷。

　　對高光譜成像的需求不斷增長。當您在大范圍內觀察數百個光譜條以檢測物體之間的細微差異時，您需要一個寬帶光源。這將使我們減少使用LED的數量，并創建模擬鹵素燈光源的寬帶。