在當(dāng)今這個(gè)時(shí)代，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域呈現(xiàn)出很多新的趨勢(shì)，其中顯著的一個(gè)，就是應(yīng)用的性增長(zhǎng)。除了手機(jī)、個(gè)人電腦和工業(yè)檢測(cè)之外，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)在智能安防、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、智慧醫(yī)、無(wú)人機(jī)、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）等領(lǐng)域都出現(xiàn)了各種形態(tài)的應(yīng)用方式。計(jì)算機(jī)視覺(jué)迎來(lái)了一個(gè)應(yīng)用性增長(zhǎng)的時(shí)代，目前的應(yīng)用如下圖所示，主要以運(yùn)動(dòng)控制為主。隨著各個(gè)領(lǐng)域技術(shù)不斷發(fā)展，許多科技巨頭也開(kāi)始了在圖像識(shí)別和人工智能領(lǐng)域的布局，F(xiàn)acebook簽下的人工智能Yann LeCun重大的成就就是在圖像識(shí)別領(lǐng)域，其提出的LeNet為代表的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在應(yīng)用到各種不同的圖像識(shí)別任務(wù)時(shí)都取得了不錯(cuò)效果，被認(rèn)為是通用圖像識(shí)別系統(tǒng)的代表之一；Google 借助模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“DistBelief”通過(guò)對(duì)數(shù)百萬(wàn)份YouTube 視頻的學(xué)習(xí)自行掌握了貓的關(guān)鍵特征，這是機(jī)器在沒(méi)有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。這也能看出國(guó)技公司對(duì)圖像識(shí)別技術(shù)以及人工智能技術(shù)的重視程度。



低功耗，SOC方式。云 端的方式，通過(guò)端完成關(guān)鍵的機(jī)器視覺(jué)功能，把處理結(jié)果傳回云，利用云端做分析判斷。這種方式優(yōu)勢(shì)是減少網(wǎng)絡(luò)帶寬，把視頻處理運(yùn)算由中心分散到前端，這個(gè)筆者一定是未來(lái)的一個(gè)重要趨勢(shì)。因此，作為端的CV芯片必須是低功耗并且?guī)в幸欢ǖ腃PU功能，需要做到單顆電池續(xù)航能力持久，并且具備一定的數(shù)據(jù)通信、任務(wù)調(diào)度功能。在不久的將來(lái)，機(jī)器眼時(shí)代將全來(lái)臨。

機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)在制藥行業(yè)中的應(yīng)用

制藥業(yè)必須遵守眾多國(guó)際法規(guī)。因此，在生產(chǎn)過(guò)程中或結(jié)束之后對(duì)藥品進(jìn)行100%檢測(cè)，以確保高質(zhì)量產(chǎn)品并符合相關(guān)法規(guī)。德國(guó)Basler工業(yè)數(shù)字相機(jī)有著高分辨率、高幀速度、精小體型、線(xiàn)材長(zhǎng)等優(yōu)點(diǎn)能夠滿(mǎn)足制藥工業(yè)的各種要求，而基于工業(yè)數(shù)字相機(jī)的視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可以進(jìn)行多項(xiàng)應(yīng)用，包括：

生產(chǎn)流程控制：如藥粒泡罩檢測(cè)，剔除破損的藥粒，正常通過(guò)正確的藥粒，保證所有泡罩內(nèi)的藥粒都是完好無(wú)損；