高光譜/多光譜成像

過去，高光譜和多光譜成像已被用于天文學研究和在軌道衛(wèi)星上，用于一般土地調查和監(jiān)測氣候變化等用途。

近年來，高光譜/多光譜成像已成為農業(yè)應用中的一種流行技術，例如常規(guī)作物健康測量和專門檢測病態(tài)作物。先進的農業(yè)應用（例如數字植物表型）也利用了該技術。

高光譜/多光譜成像在這兩個領域之外的部署程度，例如用于測量消費類電子顯示器，改善腫瘤手術的圖像質量以及監(jiān)視核聚變反應堆等，充分證明了該視覺技術在未來的廣闊潛力。

偏振

偏振在視覺應用中的作用由來已久，但是仍然存在集成商可能不知道的偏振應用，例如減少反射，分析薄涂層以及檢測斜率變化。

隨著片上偏振器的出現，以及可能將偏振技術帶入智能手機的微型化的新可能性，我們可以期望在視覺行業(yè)中有關偏振技術在不久的將來看到許多新的篇章。

嵌入式視覺

“嵌入式視覺”是一項很難分解為單一定義的技術。從***基本的定義來看，嵌入式視覺技術旨在在無人機等非常小的平臺上運行。專為工廠安裝而設計為獨立單元的工業(yè)PC也符合嵌入式技術的定義。

3月，OpenMV總裁兼聯合創(chuàng)始人Kwabena Agyeman講了一個故事，講述了廉價串行相機模塊的開發(fā)如何啟發(fā)了流行的開源嵌入式相機平臺的創(chuàng)建。 OpenMV只是嵌入式視覺的許多開源體系結構之一。低成本開發(fā)工具還有助于視覺行業(yè)在該行業(yè)的增長。

由于這些努力，隨著越來越多的應用程序被設計和實現，“嵌入式視覺”的定義將繼續(xù)變得模糊。在嵌入式視覺的情況下，不清楚的定義可以視為成功的標志！

3D成像

我們在整個2019年涵蓋的各種3D應用程序不斷涌現，證明了3D成像技術日益普及，例如鍵合線檢查，收獲甜椒，物流電子交付，提高電弧焊的質量以及修整泡沫汽車內飾件。

3D激光掃描儀可用于檢查水下結構，通過研究飛機機翼上的積冰來使空中旅行更安全，并自動對地面車輛進行輪廓分析。

像因特爾RealSense這樣的可負擔得起的立體視覺攝像機的引入，使得水上的無人機群可以交流，微軟的Azure Kinect，為創(chuàng)新的4D跟蹤系統(tǒng)提供動力，利用這一非常有用的技術，將允許集成商和工程師有更多的余地來開發(fā)新的視覺系統(tǒng)。

計算成像

計算成像通常在其他系統(tǒng)中起輔助作用，因為計算成像本質上是一種增強捕獲圖像的方法，例如合并在不同條件下拍攝的圖像。光度立體視覺也是一種計算成像技術，可以用來增強圖像對比度的組合圖像與不同的方向照明。

計算成像算法允許研究人員利用激光雷達系統(tǒng)發(fā)射的單個光子進行遠距離拍照。計算生成的高動態(tài)范圍圖像可用于測量鋼鐵產品的油漆涂層厚度。目前，機器視覺開發(fā)人員可能只觸及了計算機成像所能完成的工作的皮毛，以后我們將繼續(xù)關注他們的進展。

深度學習

深度學習或教學機器如何獨立于人類交互（過去的訓練階段）來處理信息和對信息采取行動，是許多領域中的一種范式轉換技術。在視覺市場上，深度學習技術的***早且現在***成熟的用途之一是在工業(yè)檢測領域，例如PCB檢測系統(tǒng)。

深度學習的根源和操作原理正在視覺世界的許多其他領域快速部署。深度學習軟件用于分析房屋的衛(wèi)星圖像以進行太陽能潛力調查，市政部門將深度學習用于路牌位置分類。

到目前為止，深度學習技術已經取得了進步，可以將其部署在智能手機上，以提供個性化的皮膚檢測或兒童的視力障礙檢測，甚至可以利用現成的相機能夠看到角落。

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