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機器學習進駐邊緣Embedded Vision 亮起來

本文作者:任苙萍       點擊: 2020-09-10 10:50
前言:
 
今年以來,肺炎疫情重傷不少產業,卻意外讓某些科技應用成為受惠者,機器視覺(Machine Vision) 便是其一。研調機構ReportLinker 日前大幅上修市場估值,推測今年全球機器視覺市值達80 億美元,2027 年將增至177 億美元,期間年複合成長率(CAGR)為12%。與此同時,「3D」機器視覺系統之CAGR 高於整體平均值、達13.96%,2025 年達26 億美元,硬體佔比最大、但軟體增長較快。分眾市場歸因「智能相機」帶動——集成感測器、處理器、相機到電腦的介面和鏡頭,以及可編程自動化控制器與人機介面。
3d
雖然邊緣設備的就地處理能力日漸茁壯,但礙於有限運算和儲存資源,現階段仍多以推論或類似「學前教育」的預處理為主;巨量資料的訓練,還是偏好在雲端進行。
 
至於邊緣設備的系統整合,工研院機械所副組長張彥中分享,有些工控系統商把瑕疵檢測演算法做在相機裡,買來即可用;定位和導引是移動機器人的關鍵技術之一,英特爾(Intel) 等廠商已嘗試將無人搬運車(AGV) 的感測器結合深度攝影機和定位演算法,但要上線執行任務還須搭配導航功能。使用者在意的是穩定度、可靠度和強健性(Robustness),這其實難度很大,實驗室的樣本測試有其極限、不一定能發現;若餵入的數據有所偏頗,AI 訓練出來的結果可能存在偏見。
 

照片人物:工研院機械所副組長張彥中
 

 

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