工業3d相機市場規模如何

工業3d相機未來發展趨勢是什麼？下面一起來看看小編今天的分享吧。

1、人工智慧深度學習+機器視覺的技術發展趨勢

傳統的基於規則的機器視覺系統可以高精度地每分鐘檢查數百甚至數千個零件，但系統仍是通過逐步過濾和基於基本規則的演算法執行的。而深度學習演算法使用了卷積神經網路，利用卷積層提取出影象特徵，而卷積層的引數並非全部由人工設計而是通過資料訓練所得。機器視覺系統與其結合後，將會形成以下幾個優點：

（1）克服視覺應用程式難以使用基於規則的演算法，進而進行程式設計；

（2）維護應用程式並在工廠車間重新訓練新的影象資料；

（3）無需重新程式設計核心網路即可適應新的示例；

（4）處理迷惑性較高的背景和零件外觀的變化等。

2、技術提升帶來的滲透率提升及加速進口替代的趨勢

受益於光源系統、影象處理系統以及相機等軟硬體領域的技術持續提升，機器視覺裝置的成本端呈現逐年下降趨勢。在同等價格甚至價效比更高的條件下，機器視覺裝置可以提供更多更快的影象資料傳輸、更先進的軟體演算法，實現數字化、實時化和智慧化的效能提升。價效比的提高加大了機器視覺裝置的市場滲透率，同時，國內企業在地域性及客戶服務上相較於境外企業有明顯優勢，隨著國產機器視覺裝置逐漸成熟，原先機器視覺行業較高的進口依存度為進口替代帶來廣闊的空間。近年來，得益於計算能力的提高和大規模資料集的出現，AI 技術本身以及各類商業解決方案已日臻成熟，正在快速進入工業化階段。“人工智慧深度學習+機器視覺”可以幫助機器視覺裝置快速進行影象分類、目標檢測和分割，且已越來越多的應用在 3d 機器視覺中，成為業內公認的未來主流發展趨勢之一。

拓展知識：

工業3d相機市場規模如何？

目前，國內3d工業相機測量模組行業主要應用於測量/檢測領域，其他領域需求較少。3d視覺正處於發展初期，市場對於其需求剛剛開啟閥門，其產品和方案也都尚不成熟，目前主流廠商以小批量匯入和試用為主。預計需要2~3年左右的驗證週期，之後將實現較大批量的出貨。