工业3d相机未来发展趋势是什么？下面一起来看看小编今天的分享吧。

1、人工智能深度学习+机器视觉的技术发展趋势

传统的基于规则的机器视觉系统可以高精度地每分钟检查数百甚至数千个零件，但系统仍是通过逐步过滤和基于基本规则的算法运行的。而深度学习算法使用了卷积神经网络，利用卷积层提取出图像特征，而卷积层的参数并非全部由人工设计而是通过数据训练所得。

机器视觉系统与其结合后，将会形成以下几个优点：

（1）克服视觉应用程序难以使用基于规则的算法，进而进行编程；

（2）维护应用程序并在工厂车间重新训练新的图像数据；

（3）无需重新编程核心网络即可适应新的示例；

（4）处理迷惑性较高的背景和零件外观的变化等。

2、技术提升带来的渗透率提升及加速进口替代的趋势

受益于光源系统、图像处理系统以及相机等软硬件领域的技术持续提升，机器视觉设备的成本端呈现逐年下降趋势。在同等价格甚至性价比更高的条件下，机器视觉设备可以提供更多更快的图像数据传输、更先进的软件算法，实现数字化、实时化和智能化的性能提升。

性价比的提高加大了机器视觉设备的市场渗透率，同时，国内企业在地域性及客户服务上相较于境外企业有明显优势，随着国产机器视觉设备逐渐成熟，原先机器视觉行业较高的进口依存度为进口替代带来广阔的空间。

近年来，得益于计算能力的提高和大规模数据集的出现，AI 技术本身以及各类商业解决方案已日臻成熟，正在快速进入工业化阶段。“人工智能深度学习+机器视觉”可以帮助机器视觉设备快速进行图像分类、目标检测和分割，且已越来越多的应用在 3d 机器视觉中，成为业内公认的未来主流发展趋势之一。

拓展知识：

工业3d相机市场规模如何？

目前，国内3d工业相机测量模组行业主要应用于测量/检测领域，其他领域需求较少。3d视觉正处于发展初期，市场对于其需求刚刚打开阀门，其产品和方案也都尚不成熟，目前主流厂商以小批量导入和试用为主。预计需要2~3年左右的验证周期，之后将实现较大批量的出货。

以上就是小编今天的分享了，希望可以帮到大家。