2020年机器视觉的三大趋势

在整个制造业和工业部门，机器视觉正在产生重大影响。机器视觉不再局限于实体设施，而是正在进入农场、机场和公路等环境。新兴的工业4.0系统依赖于支持机器视觉的设备，将它们捕获的信息报告到云端，这样人工智能就可以做出明智的决定。

1.计量学和视觉引导机器人

随着机器人系统的发展和获得进一步的机动性，对更智能、更快的三维测量和制导系统的需求也在增加。三维成像系统中使用的复杂算法必须实时处理图像。这包括测量一些点之间的距离，这样移动的机器人就知道自己在三维空间中的确切位置。

三维成像系统已经很好地解决了诸如随机定向、同质物体的拣箱等应用。但在包裹和箱子等异构和未知物体的情况下，3d成像算法必须提高其精度。预计在新的一年里，诸如快速三维重建物体表面测量等功能的开发将加快自动化生产速度。

2.嵌入式视觉

嵌入式成像将图像捕获和处理功能集成到单个设备中。这种机器视觉技术已经进入了许多工业应用，如检查和分拣系统。制造商甚至将嵌入式视觉集成到自动驾驶汽车、自动驾驶无人机和智能手机等产品中。

预计到2020年，嵌入式视觉将集成到更多的自动化系统中。额外的预编程嵌入式图像处理应用程序将允许更多的行业实现自己的人工智能和深度学习解决方案。更多专为特定商业任务设计的产品将提供更简单的即插即用解决方案。

3.液体透镜

随着相机分辨率的提高和像素尺寸的减小，组件镜头供应商已经加紧了提供更好的光学性能的任务。镜头的性能不仅要提高质量，还要提高速度。液体镜片几乎可以通过改变电流或电压来立即改变焦点，而不需要传统镜片的机械变化。

最近，液体镜头已经超越了智能传感器和智能相机，进入了复杂的工业应用。液体透镜在成像距离变化和需要快速对焦时发光。到2020年，预计将有更多采用嵌入式处理的组件相机发布，可以自动控制液体镜头，使该技术比以往任何时候都更加灵活。

本文最初发表于视觉在线．AIA是先进自动化协会(A3)的一部分，是CFE媒体的内容合作伙伴。由CFE媒体副主编克里斯·瓦夫拉编辑，cvavra@cfemedia.com．

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