2018年机器视觉行业的五大发展趋势

随着微处理器、半导体技术的进步,以及劳动力成本上升和高质量产品的需求,国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期,广泛运用于工业控制领域。据业内人士预计,到2025年,全球机器视觉组件的销售额将达到惊人的190亿美元,几乎是目前的两倍。

在机器视觉行业,新标准和新技术正在以前所未有的速度发布,新兴趋势的发展繁衍甚至快过自动化生产线上的相机的发展。以下是业内人士发表的2018年机器视觉行业的五大发展趋势。

跨行业协作:机器视觉组件的多种新用途,将使视觉制造商遭遇很多他们并不熟悉的接口标准,例如显微镜领域的HDMI 1.3标准、广播领域的SDI标准、国防领域的3G-SDI标准、交通成像领域的LVDS标准以及汽车行业的GMSL标准。为了解决这些标准之间的差异问题,各方需要合作共享各自的专业知识,以便更好地从相机传感器中获取数据、并将其发送到PC中进行处理。

智能城市:作为“智能城市”概念的一部分,视觉系统将被大量部署,用于交通状况的监控和车牌识别,这两方面均是出于交通安全方面的考虑。先进的视觉技术(包括连网的车辆技术)将有助于减少车辆碰撞、死亡和伤害数量。预计2017-2025年间,智能交通系统(ITS)市场将增长9%甚至更多。由于很多现有的ITS系统依然模拟的,这样的系统已经老旧过时,因此CoaXPress标准(其使传统同轴网络迁移到数字传输)将继续在ITS领域获得发展动力。

视觉引导的零售:亚马逊正在其公司总部进行无人商店的测试,顾客利用机器视觉相机、传感器和RFID标签,完成购物。当顾客离开商店时,购物费用将从客户的亚马逊账户中被自动扣除。再也没有排队结账的情况发生了。预计在未来的3-5年内,零售商可能会积极拥抱视觉技术,希望这种“移动商店”会成为他们尚存的实体店的救星。最近的一项研究发现,零售商80%以上的业务仍在实体店,因此提高实体店的效率就等同于成功的购物体验。

CoaXPress与USB3 Vision/GigE Vision的对决:在速率低于400MB/s的应用领域,USB3是领导者;但对于希望在此基础上升级获得额外益处的客户,或者想从GigE Vision升级中获得显著益处的客户,他们的选择将是迁移到单一链路的CoaXPress解决方案。凭借600MB/s的数据传输速率,以及消除了USB3和GigE Vision在延迟、中断、电缆和I/O方面的所有挑战,CoaXPress将成为低数据速率领域的行业领导者。CoaXPress较低的硬件价格,确保了GigE Vision和USB3 Vision系统客户可以轻松做出决定。

高光谱应用:基于PC的高光谱成像用于肉眼无法完成的材料识别、物体发现或过程检测。制造领域以外的应用,正在推动高光谱相机的强劲增长,高光谱相机将光谱学与数字成像相结合。军事监控应用占据了高光谱成像市场中的最大份额,其次是环境测试、采矿和矿物应用。另外,在各种医疗和诊断中,高光谱成像也将被广泛采用。分析和处理高光谱成像的数据相对复杂,这也是阻碍市场发展的一个主要障碍,另一个障碍就是高光谱相机的成本较高。目前制造商现正在努力克服这些缺点。

机器视觉发展至今,早已不是单一的应用产品。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分,这就对于系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统,而非独立的视觉应用。在现代自动化生产过程中,人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。在我国制造业转型升级的背景下,未来需要投入大量工业机器人等自动化设备。

内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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