Freya Ma,Teledyne FLIR IIS产品经理
对于2025年哪些机器视觉技术将会带来变革性的应用,甚至是杀手锏级的应用,Teledyne FLIR IIS产品经理Freya Ma分享了她的看法。
机器视觉行业正站在技术革新的前沿,尤其是3D成像和非可见光成像等突破性技术,预计将在2025年推动跨行业的变革性应用。随着企业对自动化、精确度和可持续性的关注持续升温,这些技术正在迅速成为解决复杂应用场景的关键驱动力。从工业自动化到精准医疗,从智能农业到环境监测,“看得更多”不仅意味着捕捉更丰富的三维图像,还代表着探索超越可见光谱的隐形数据,为各行业带来颠覆性的可能性。
3D成像:驱动自动化变革的核心技术
3D成像凭借其对人类深度感知的精准复制,已成为自动化应用的基础性技术之一。随着立体视觉、结构光和ToF技术的不断融合,3D成像正变得更加先进且经济可行,从而显著拓宽了其在各行业的应用范围。
在机器人与物流领域,3D成像尤为重要。这些领域对空间精度的高度依赖,使其成为提升操作效率与保障安全性的关键工具。尤其是立体相机,其高分辨率和更长的工作距离,为复杂的大规模环境提供了更强的适应能力,适合应用于仓储管理、机器人导航及自动分拣等场景。同时,随着数据处理能力的显著提升,3D成像系统能够实现实时分析与决策,而无需过多依赖云端处理,大大提高了反应速度与数据安全性。在物流和仓储领域,3D成像技术通过优化箱体拾取、托盘扫描以及自动化尺寸测量,显著提升了操作效率与库存管理的精确性。在制造业和协作机器人应用中,3D成像能够实现对物体的精确定位和操作,有效支持复杂的组装任务与自动化生产流程。
在医疗行业,3D成像以其高精度的三维可视化能力,彻底革新了手术导航、诊断流程以及假肢设计开发,助力医生实现更高水平的精准医疗。在自动驾驶领域,3D成像为感知系统提供了关键支持,提升了车辆的导航能力,同时优化避障与环境建模功能。
在智慧农业中,3D成像技术通过对植物健康、生长模式和冠层结构的深入分析,为农作物管理提供了重要数据支撑。它不仅能早期识别虫害或病害的迹象,还成为自动驾驶拖拉机、精准喷洒设备等农业自动化工具的核心技术驱动。
通过捕获高分辨率的三维数据,3D成像技术已成为多行业优化与创新的强大推动力。
高光谱和非可见成像:揭开隐形视觉的潜能
高光谱成像技术突破了可见光的限制,通过捕捉精细的光谱信息,揭示物质的化学与材料属性。随着对可持续发展和精确检测的需求日益增加,农业、回收以及医疗等行业正积极采用高光谱成像,以获取前所未有的深刻洞察。
在食品和农业领域,高光谱成像能够检测污染物、监测作物健康状况,并确保质量控制,从而推动食品安全与农业生产力的提升。在制药行业,这项技术被用于分析药物生产中的化学成分,确保配方精确性。此外,高光谱成像在医疗应用中具有巨大的潜力,通过检测组织的化学特性,用于疾病诊断和患者状况监测,为精准医疗提供强有力的支持。
非可见成像技术,包括短波红外(SWIR)、热成像和紫外成像,能够捕捉可见光无法提供的独特数据,为各行业带来新的洞察。随着对可持续性和高精度需求的不断增加,这些技术在回收、质量控制和预测性维护等领域的应用正日益受到关注。
短波红外(SWIR)成像:SWIR技术擅长检测水分、分类塑料类型,以及透过包装查看内容物,广泛应用于工业与回收场景。
热成像:热成像在工业监控、设备的预防性维护以及医疗诊断中发挥关键作用,能够快速识别温度异常并降低故障风险。
紫外成像:紫外成像在检查涂层完整性、表面裂纹以及其他微小异常方面表现出色,是高精度检测领域的有力工具。
尽管这些技术潜力巨大,但它们的推广仍面临挑战。一方面,高昂的成本限制了广泛应用;另一方面,中小企业对这些技术的了解和认知不足,进一步阻碍了其普及。未来,这些障碍的解决将依赖于技术成本的下降、应用案例的推广以及针对中小企业的教育和支持。
随着各行业对自动化、精确度和可持续性的需求日益增长,机器视觉技术正成为满足这些需求的核心推动力。在未来的发展中,3D成像凭借其在深度感知和空间测量方面的优势,将继续主导主流应用场景;与此同时,高光谱成像和非可见成像技术(如短波红外和热成像)将凭借其在专业领域中的独特性能脱颖而出,尤其在精准农业、医疗诊断、工业监控等领域展现出广阔的潜力。
此外,人工智能(AI)与边缘计算的深度融合正在为机器视觉注入强大的驱动力。这种结合不仅能够显著提升图像处理速度,还能实现实时分析和决策,为各行业提供更快速、更智能、更高效的解决方案。例如,AI算法的不断优化能够更精准地识别复杂场景,而边缘计算则大幅减少数据传输延迟,使得机器视觉应用在远程监控和自动化系统中表现得更加卓越。