自动化领域预计将迎来成像技术的重大发展。机器视觉在各行业中的应用将更加广泛，为生产和制造提供高效解决方案。预计成像技术将更加智能化，结合人工智能和深度学习，以实现更高水平的自动化和精准检测。这将改善生产线效率，降低成本，并在品质控制方面取得显著进展。展望未来，自动化行业将更加注重可持续性和智能化，推动机器视觉技术在各个领域的创新和应用。

自动化技术人员、操作员、工程师和经理通常不能完全依赖最新的潮流。尽管评估有前途的新技术很重要，但最终的成功在于实际应用和满足流程或生产环境需求。在视觉和成像技术的应用中，一些关键主题值得关注。

克服“易于使用”和“无代码”解决方案的挑战：虽然市场倡导易用性和无代码解决方案，但实现易用的视觉解决方案并非易事。障碍包括成像和图像采集设计的复杂性，以及每个应用程序的独特要求。通用解决方案在特定用例中的应用有限，因此成功的关键在于将任务限制在特定用例上。

随着组件的增长和复杂化，3D成像不再是一种新兴的技术，而是成熟的自动成像产品。市场上有多种组件选择，3D成像已经成为视觉引导机器人（VGR）中的预期功能。最近的趋势包括通过特定应用解决方案扩展3D功能，使3D VGR更易于使用。例如，垃圾箱拣选应用程序现在可以作为独立解决方案提供，而其他应用如产品码垛和卸垛则作为“打包”系统出现。这种3D VGR方法有望扩大这些互补技术的使用，尽管功能仍需与项目需求匹配。

在自动化检查中，人工智能几乎无一例外地指的是深度学习。深度学习作为图像分割和分类的有价值工具，其主要优势在于学习软件而非固定算法，适用于主观事物的识别。然而，深度学习并非所有机器视觉应用的解决方案，成功的产品通常采用混合方法。市场对深度学习的观察教训包括深度学习无法克服不良照明和光学设计，需要高水平技能实施，并且作为一项独立技术并非所有应用的解决方案。

总体而言，视觉和成像领域的趋势包括易用性、3D成像、深度学习等。这些趋势可能会在特定应用中得到应用，但在实际实施和长期成功方面，验证过的可靠工具仍然是关键。

我们一直关注深度学习对各类产品自动化检查的影响。深度学习算法通过训练带有标记图像的模型，评估复杂的检查场景，为自动化执行基于规则的机器视觉难以实现的任务提供帮助。

半导体行业是一个应用深度学习的典型例子。在制造过程中，由于印刷电路板具有多样的形状、色调、纹理和对比度变化，以及各种类型的缺陷，传统的基于规则的检查方法可能难以仔细检查。深度学习算法通过在有缺陷和无缺陷电路板图像上进行训练，实现了在检测问题方面的高性能。

深度学习还在难以控制产品方向或获取高对比度图像的情况下发挥作用。例如，雀巢健康科学使用深度学习算法检测反光灰色铝表面上是否存在透明塑料勺。传统机器视觉相机无法区分勺子和铝表面，而深度学习算法成功解决了这一问题。

在许多检查场景中，混合运用深度学习和基于规则的工具提供了最可靠的解决方案。专家预计神经网络在自动化检查中的作用将继续增强。深度学习似乎正在成为更广泛自动化检查功能中的有价值工具，而不再仅仅是过去极端营销炒作的焦点。 Vision Systems Design 将继续关注这一趋势。

自动化领域预计将迎来成像技术的重大发展。机器视觉在各行业中的应用将更加广泛，为生产和制造提供高效解决方案。预计成像技术将更加智能化，结合人工智能和深度学习，以实现更高水平的自动化和精准检测。这将改善生产线效率，降低成本，并在品质控制方面取得显著进展。展望未来，自动化行业将更加注重可持续性和智能化，推动机器视觉技术在各个领域的创新和应用。

自动化技术人员、操作员、工程师和经理通常不能完全依赖最新的潮流。尽管评估有前途的新技术很重要，但最终的成功在于实际应用和满足流程或生产环境需求。在视觉和成像技术的应用中，一些关键主题值得关注。

克服“易于使用”和“无代码”解决方案的挑战：虽然市场倡导易用性和无代码解决方案，但实现易用的视觉解决方案并非易事。障碍包括成像和图像采集设计的复杂性，以及每个应用程序的独特要求。通用解决方案在特定用例中的应用有限，因此成功的关键在于将任务限制在特定用例上。

随着组件的增长和复杂化，3D成像不再是一种新兴的技术，而是成熟的自动成像产品。市场上有多种组件选择，3D成像已经成为视觉引导机器人（VGR）中的预期功能。最近的趋势包括通过特定应用解决方案扩展3D功能，使3D VGR更易于使用。例如，垃圾箱拣选应用程序现在可以作为独立解决方案提供，而其他应用如产品码垛和卸垛则作为“打包”系统出现。这种3D VGR方法有望扩大这些互补技术的使用，尽管功能仍需与项目需求匹配。

在自动化检查中，人工智能几乎无一例外地指的是深度学习。深度学习作为图像分割和分类的有价值工具，其主要优势在于学习软件而非固定算法，适用于主观事物的识别。然而，深度学习并非所有机器视觉应用的解决方案，成功的产品通常采用混合方法。市场对深度学习的观察教训包括深度学习无法克服不良照明和光学设计，需要高水平技能实施，并且作为一项独立技术并非所有应用的解决方案。

总体而言，视觉和成像领域的趋势包括易用性、3D成像、深度学习等。这些趋势可能会在特定应用中得到应用，但在实际实施和长期成功方面，验证过的可靠工具仍然是关键。