2026-08-08
เฟิร์มแวร์ เช่น CCD, CMOS มีความสมบูรณ์มากขึ้นเรื่อยๆ ขนาดของอุปกรณ์รับภาพยังคงเล็กลงอย่างต่อเนื่อง จำนวนพิกเซลและอัตราการส่งข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ความเร็วในการปรับปรุงความละเอียดและอัตราเฟรมกล่าวได้ว่ารวดเร็ว และชุดผลิตภัณฑ์มีความหลากหลายมากขึ้นเรื่อยๆ พารามิเตอร์ต่างๆ เช่น เกน ชัตเตอร์ และอัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวนได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง และตัวชี้วัดการทดสอบหลัก (MTF, ความผิดเพี้ยน, อัตราส่วนสัญญาณต่อสัญญาณรบกวน, ความสว่างของแหล่งกำเนิดแสง, ความสม่ำเสมอ, อุณหภูมิสี, การประเมินความสามารถในการสร้างภาพของระบบโดยรวม ฯลฯ) ถูกนำมาใช้ในการเลือกแหล่งกำเนิดแสง เลนส์ และกล้องอย่างครอบคลุม ทำให้ปัญหาการสร้างภาพที่เคยยากลำบากจำนวนมากได้รับการแก้ไขอย่างต่อเนื่อง
ในการประมวลผลภาพ ด้วยการสกัดข้อมูลขอบที่มีความแม่นยำสูงจากภาพ ข้อบกพร่องที่มีความเปรียบต่างต่ำจำนวนมากที่เดิมปะปนอยู่ในสัญญาณรบกวนพื้นหลังและตรวจจับได้ยากโดยตรงก็เริ่มได้รับการแก้ไขแล้ว
ในแง่ของการรู้จำรูปแบบ สามารถมองได้ว่าเป็นกระบวนการติดป้าย บนพื้นฐานของการวัดหรือการสังเกตบางอย่าง รูปแบบที่จะรับรู้จะถูกแบ่งออกเป็นรูปแบบที่เกี่ยวข้อง ทฤษฎีการตัดสินใจและวิธีการเชิงโครงสร้างส่วนใหญ่ใช้ในการรู้จำภาพ พื้นฐานของวิธีการทฤษฎีการตัดสินใจคือฟังก์ชันการตัดสินใจ ซึ่งใช้ในการจำแนกและระบุเวกเตอร์รูปแบบ ซึ่งอิงตามคำอธิบายตามเวลา (เช่น พื้นผิวทางสถิติ) แกนหลักของวิธีการเชิงโครงสร้างคือการแยกวัตถุออกเป็นรูปแบบหรือองค์ประกอบรูปแบบ และโครงสร้างวัตถุที่แตกต่างกันมีสตริงองค์ประกอบ (หรือสตริง) ที่แตกต่างกัน โดยการใช้ องค์ประกอบรูปแบบที่กำหนดสำหรับวัตถุที่ไม่รู้จักเพื่อค้นหาขอบเขตการเข้ารหัส ได้รับสตริง และจากนั้นตัดสินประเภทตามสตริง ในแง่ของการสร้างคุณลักษณะ อัลกอริทึมใหม่ๆ จำนวนมากกำลังเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่อง รวมถึงคุณลักษณะที่อิงตามเวฟเล็ต แพ็กเก็ตเวฟเล็ต แฟร็กทัล และการวิเคราะห์ส่วนประกอบที่เป็นเอกลักษณ์ เครื่องจำแนกประเภทแบบสนับสนุนเวกเตอร์ที่ใช้ตัวเชื่อมโยง การจับคู่เทมเพลตที่ผิดรูป และการออกแบบเครื่องจำแนกเชิงเส้นและไม่เชิงเส้นกำลังขยายตัวอย่างต่อเนื่อง
การเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิมอาศัยมนุษย์ในการวิเคราะห์และสร้างตรรกะสำหรับการสกัดคุณลักษณะเป็นหลัก ในขณะที่การเรียนรู้เชิงลึกจำลองการทำงานของสมองผ่านเพอร์เซปตรอนหลายชั้นและสร้างโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก (เช่น โครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน ฯลฯ) เพื่อเรียนรู้คุณลักษณะที่เรียบง่าย สร้างคุณลักษณะที่ซับซ้อน เรียนรู้การจับคู่และส่งออก ในระหว่างกระบวนการฝึกอบรม ทุกระดับจะได้รับการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ในการใช้งานเฉพาะ เช่น การแบ่งส่วนพื้นที่ ROI อัตโนมัติ การวางตำแหน่งเครื่องหมายวรรคตอน (สามารถตรวจจับข้อบกพร่องที่ไม่รู้จักได้อย่างยืดหยุ่นผ่านการมองเห็นที่แท้จริง) การตรวจจับซ้ำข้อบกพร่องที่ไม่สามารถอธิบายหรือวัดปริมาณได้จากภาพที่มีสัญญาณรบกวนสูง เช่น ข้อบกพร่องผิวส้ม การแยกข้อบกพร่องจริงและเท็จในการตรวจสอบกระจกครอบ เป็นต้น เนื่องจากซอฟต์แวร์เครื่องจักรวิทัศน์ที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกมีมากขึ้นเรื่อยๆ ที่ออกสู่ตลาด (รวมถึง vidi จากสวิตเซอร์แลนด์, SUALAB จากเกาหลีใต้, ASTRI จากฮ่องกง ฯลฯ) การเสริมพลังของเครื่องจักรวิทัศน์ด้วยการเรียนรู้เชิงลึกจะชัดเจนยิ่งขึ้นเรื่อยๆ
การมองเห็นแบบ 3 มิติยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น และมีการใช้งานหลายอย่างที่ใช้การสร้างพื้นผิวแบบ 3 มิติ รวมถึงการนำทาง การตรวจสอบทางอุตสาหกรรม วิศวกรรมย้อนกลับ การสำรวจ การรู้จำวัตถุ การวัดและการจัดเกรด ฯลฯ อย่างไรก็ตาม ปัญหาความแม่นยำจำกัดการใช้งานการมองเห็นแบบ 3 มิติในหลายสถานการณ์ การใช้งานครั้งแรกในวิศวกรรมในปัจจุบันคือการวัดปริมาตรของชิ้นส่วนมาตรฐานในโลจิสติกส์ ผมเชื่อว่าสิ่งนี้มีศักยภาพมหาศาลในอนาคต
ข้างต้นคือแนวโน้มการพัฒนาเทคโนโลยีการตรวจสอบด้วยเครื่องจักรวิทัศน์ที่นำเสนอโดยบรรณาธิการของ Dior Technology เครื่องจักรวิทัศน์มีการใช้งานทางอุตสาหกรรมที่หลากหลาย หน้าที่หลัก ได้แก่ การวัด การตรวจจับ การวางตำแหน่ง การระบุ ฯลฯ ผู้บุกเบิกเทคโนโลยีและนักพัฒนาผลิตภัณฑ์ในสาขาโฟโตไดนามิกส์ เลเซอร์ทางการแพทย์ ระบบและผลิตภัณฑ์เครื่องจักรวิทัศน์ทางการแพทย์ ซึ่งส่วนใหญ่รวมถึง: กล้องอุตสาหกรรมครบวงจร กล้องพิเศษสำหรับการวัดภาพอุตสาหกรรม กล้องพิเศษแบบกากบาทสำหรับการตัดด้วยเลเซอร์ ตัวรวบรวมภาพพิเศษสำหรับการถ่ายภาพจุลทรรศน์ ระบบการประชุมภาพจุลทรรศน์ความละเอียดสูงพิเศษ ระบบวิเคราะห์ภาพจุลทรรศน์พยาธิวิทยาและการปรึกษาทางไกล ผลิตภัณฑ์มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในสถาบันวิจัยทางวิทยาศาสตร์ โรงพยาบาลและโรงเรียน โรงงานและเหมืองแร่ หน่วยประเมินโบราณวัตถุ การสืบสวนอาชญากรรมและความยุติธรรม การขนส่งอัจฉริยะ และอุตสาหกรรมอื่นๆ
