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在當今這個時代，計算機視覺領域呈現出很多新的趨勢，其中顯著的一個，就是應用的性增長。除了手機、個人電腦和工業檢測之外，計算機視覺技術在智能安防、機器人、自動駕駛、智慧醫、無人機、增強現實（AR）等領域都出現了各種形態的應用方式。計算機視覺迎來了一個應用性增長的時代，目前的應用如下圖所示，主要以運動控制為主。隨著各個領域技術不斷發展，許多科技巨頭也開始了在圖像識別和人工智能領域的布局，Facebook簽下的人工智能Yann LeCun重大的成就就是在圖像識別領域，其提出的LeNet為代表的卷積神經網絡，在應用到各種不同的圖像識別任務時都取得了不錯效果，被認為是通用圖像識別系統的代表之一；Google 借助模擬神經網絡“DistBelief”通過對數百萬份YouTube 視頻的學習自行掌握了貓的關鍵特征，這是機器在沒有人幫助的情況下自己讀懂了貓的概念。這也能看出國技公司對圖像識別技術以及人工智能技術的重視程度。



低功耗，SOC方式。云 端的方式，通過端完成關鍵的機器視覺功能，把處理結果傳回云，利用云端做分析判斷。這種方式優勢是減少網絡帶寬，把視頻處理運算由中心分散到前端，這個筆者一定是未來的一個重要趨勢。因此，作為端的CV芯片必須是低功耗并且帶有一定的CPU功能，需要做到單顆電池續航能力持久，并且具備一定的數據通信、任務調度功能。在不久的將來，機器眼時代將全來臨。

機器視覺檢測在制藥行業中的應用

制藥業必須遵守眾多國際法規。因此，在生產過程中或結束之后對藥品進行100%檢測，以確保高質量產品并符合相關法規。德國Basler工業數字相機有著高分辨率、高幀速度、精小體型、線材長等優點能夠滿足制藥工業的各種要求，而基于工業數字相機的視覺檢測系統可以進行多項應用，包括：

生產流程控制：如藥粒泡罩檢測，剔除破損的藥粒，正常通過正確的藥粒，保證所有泡罩內的藥粒都是完好無損；