随着现在机器视觉的发展，机器视觉的应用是越来越广泛了，机器视觉检测技术的特点是速度快、信息量大、功能多，目前在工业上应用领域广阔，那么机器视觉检测的未来趋势是怎样的呢?下面来给大家介绍，机器视觉检测的未来趋势。
一、嵌入式视觉将继续增长
得益于越来越多的行业应用程序的支持，嵌入式视觉将继续快速增长，例如自动驾驶，生命科学，消费电子，边境监控和农业等。
处理能力大大增强，内存变得非常便宜。用户可以选择一个非常小的相机，并使用来自不同来源的云数据。将这些因素与机器学习结合在一起时，如果使用单独的软件包，则具有内在的愿景。
客户希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达到了其最初的意图，即在非常小的外壳内，尽可能靠近图像传感器以进行图像处理视频分析。为了响应嵌入式视觉市场，很多公司都开发了为了在低成本，低功耗平台中快速提供特定于应用程序的解决方案，该平台可以集成人工智能和深度学习功能。
为客户设计一个有吸引力的系统是嵌入式视觉的挑战。通过低成本，低功耗的设备，可以将外观检测中客户的所有功能都置于很小的尺寸中，这是一项艰巨的任务。向消费者介绍完全不同的硬件解决方案并非易事，但最终希望是，客户将以某种方式生产更多对用户更友好，更小且最终成本更低的产品。
在许多使用案例中，传统的视觉检测无法与嵌入式视觉竞争。
二、深度学习的更多应用
用于视觉检测的深度学习一直处于颠覆性技术的最前沿。如果您涉足视觉检测行业，您可能已经看到了该软件如何与深度学习算法相集成以及如何快速产生结果。这些系统可以运行数千个排列，并且在识别和历史记录以及其他应用程序的视觉检查中具有100%的准确性。
深度学习将对传统的图像分析方法产生深远的影响。这不仅将改变我们生产的产品，还将改变我们与客户互动的方式。深度学习将在解决传统视觉检测无法解决的应用程序中发挥重要作用。
例如，在冷冻干燥的小瓶中检测疫苗时，每次的结果差异很大，主要取决于它们的干燥方式。采用传统的检测过程非常具有挑战性，因为在某些情况下，可能是粒子看起来与裂缝非常相似，而深度学习有助于区分这种细微的差异。
三、提高不可见光成像的效率
尽管深度学习可能是从图像中收集信息的方法，但这并不是单一的选择。短波红外相机和照明的进步提高了不可见成像的效率。在这些更高波长的环境中，您可以实现更多应用，例如发现飞机机翼复合材料内部的缺陷。
对高光谱成像的需求不断增长。当您在大范围内观察数百个光谱条以检测物体之间的细微差异时，您需要一个宽带光源。这将使我们减少使用LED的数量，并创建模拟卤素灯光源的宽带。