Vietnamese
English200 triệu camera để đưa công nghệ Machin Vision lên đến đỉnh cao
MACHINE VISION
Machine Vision (MV) sử dụng công nghệ cho phép các máy công nghiệp “nhìn thấy” và phân tích các tác vụ cũng như đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên những gì hệ thống nhìn thấy. MV đang nhanh chóng trở thành một trong những công nghệ trung tâm nhất trong các giải pháp tự động hóa.
Hiện tại, công nghệ MV này đang hợp nhất với Machine Learning (ML) để dẫn đầu quá trình chuyển đổi sang Công nghiệp 4.0. Các khả năng là rất lớn, đặc biệt là ở vùng biên. ABI Research dự báo đến năm 2027, tổng số lô hàng hệ thống camera sẽ đạt 197 triệu, với doanh thu 35 tỷ USD trên toàn cầu.
“Việc chuyển đổi từ máy móc có thể tự động hóa các nhiệm vụ đơn giản sang máy móc tự động có thể “nhìn thấy” để tối ưu hóa các yếu tố trong thời gian dài sẽ thúc đẩy các cấp độ đổi mới công nghiệp mới. Đây là sự đổi mới mà ML cung cấp cho Machine vision (còn được gọi là computer vision), ”David Lobina, nhà phân tích trí tuệ nhân tạo và máy học tại ABI Research giải thích.
Ông nói thêm rằng ML có thể tăng cường các thuật toán thị giác máy cổ điển bằng cách sử dụng phạm vi và tiếp cận của các mô hình mạng kết nối. Do đó, mở rộng Machine Vision vượt xa khả năng kiểm tra trực quan và kiểm soát chất lượng.
NHỮNG CƠ HỘI
Trong tất cả các xu hướng trên thị trường Machine vision, điện toán biên có các ứng dụng và lợi ích thú vị nhất. Cụ thể là trong các thiết bị là một phần của hệ thống nhúng và Internet vạn vật. Sản xuất thông minh có lẽ là trường hợp đơn giản nhất, trong đó máy ảnh thông minh, cảm biến nhúng và máy tính mạnh mẽ có thể đưa các phân tích ML vào mọi bước của quy trình.
Machine vision đang hoạt động trong các nhà máy, nhà kho và trung tâm vận chuyển, hỗ trợ và hỗ trợ người lao động bằng cách xử lý các nhiệm vụ trần tục hơn, giải phóng người lao động sử dụng chuyên môn của họ để tập trung vào các bộ phận thiết yếu.
Thị trường cũng đã sẵn sàng để phát triển ở các thành phố thông minh, chăm sóc sức khỏe thông minh và giao thông thông minh, với ATOS (ở thành phố), Arcturus (trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe) và Netradyne (trong lĩnh vực vận tải) là một số nhà cung cấp chính trong các lĩnh vực này.
Như trong các trường hợp ứng dụng Machine vision biên khác, cách tốt nhất để công nghệ phát triển là thông qua sự kết hợp giữa các giải pháp phần cứng và phần mềm cũng như sử dụng dữ liệu giàu thông tin. Đó là thông qua một cách tiếp cận toàn diện về cách tất cả các yếu tố này có thể hợp nhất và kết hợp sẽ đạt được kết quả tốt.
Các nhà cung cấp nhận thức được rằng họ cần cung cấp một sản phẩm cạnh tranh. Trong các trường hợp liên quan đến dữ liệu nhạy cảm hoặc riêng tư, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, toàn bộ gói phải cung cấp phần cứng (máy ảnh, chip, v.v.), phần mềm và một cách tuyệt vời để phân tích dữ liệu.
Cách tiếp cận “trọn gói” có lẽ không phải là ví dụ phổ biến nhất trên thị trường. Tuy nhiên, các nhà cung cấp machine vision phải ngày càng nhận thức được cách các dịch vụ của họ có thể kết hợp với các giải pháp khác, thường yêu cầu phần mềm không phụ thuộc vào phần cứng và phân tích dữ liệu không phụ thuộc vào phần mềm.
“Đây là một điểm quan trọng trong trường hợp thành phố thông minh, chăm sóc sức khỏe và giao thông vận tải, đặc biệt là về những gì thị giác máy có thể đạt được trong tất cả các cài đặt này. Đối với Machine vision biên, các nhà cung cấp phần mềm và phần cứng, cũng như các nhà cung cấp dịch vụ, sẽ bắt đầu có cái nhìn bao quát về lĩnh vực này,” Lobina kết luận.
VÌ SAO NÊN LỰA CHỌN GIẢI PHÁP TỪ DCA
- Thiết kế thông minh, nắm bắt được những công nghệ hiện đại
- Triển khai nhanh, giá thành tốt.
- Chế độ bảo hành dài, uy tín.
KẾT NỐI NGAY ĐỂ CHÚNG TÔI HIỂU HƠN VỀ BẠN
Chúng tôi luôn sẵn sàng lắng nghe và thấu hiểu yêu cầu của bạn. Hãy chia sẻ ngay cho chúng tôi để chúng tôi có thể giúp bạn một cách tốt nhất.