人工(gōng)智能(néng)是涵蓋一些特定技(jì )術的總稱。本文(wén)探索機械視覺(MV)和計算機視覺(CV)。它們都和視覺輸入有(yǒu)關系，所以理(lǐ)解這些重疊技(jì )術的優點、局限性和×佳用(yòng)例場景非常重要。

早在20世紀50年代，相關學(xué)者就開始研究計算機視覺技(jì )術，從簡單的二維圖像開始，用(yòng)于統計模式識别。直到1978年，麻省理(lǐ)工(gōng)學(xué)院人工(gōng)智能(néng)實驗室的研究人員開發了一種自下而上的方法，從2D計算機創建的草(cǎo)圖中(zhōng)推斷出3D模型，計算機視覺的實際應用(yòng)變得明顯。從此以後，圖像識别技(jì )術通過一般用(yòng)例分(fēn)為(wèi)不同的類别。

計算機視覺和機器視覺都使用(yòng)圖像捕捉和分(fēn)析來執行人眼無法比拟的速度和準确性的任務(wù)。考慮到這一點，通過它們的共性來描述這些密切相關的技(jì )術可(kě)能(néng)會更有(yǒu)效，而不是它們的差異來區(qū)分(fēn)它們。

計算機視覺和機器視覺系統共享大多(duō)數相同的組件和要求:

l 包括圖像傳感器和鏡頭在内的成像裝(zhuāng)置

圖像捕獲闆或幀捕獲器(在一些使用(yòng)現代接口的數碼相機中(zhōng)，無需幀捕獲器)

l 适合使用(yòng)的照明

 

那麽實際區(qū)别是什麽呢(ne)？計算機視覺是指圖像捕捉和處理(lǐ)的自動化，重點是圖像分(fēn)析。換句話說，計算機視覺的目标不僅僅是觀察，還要根據觀察結果進行處理(lǐ)，提供有(yǒu)用(yòng)的結果。機器視覺是指在工(gōng)業環境中(zhōng)使用(yòng)計算機視覺，使其成為(wèi)計算機視覺的子類别。

計算機視覺在行動

到2021年，計算機視覺在許多(duō)行業發揮着越來越重要的作(zuò)用(yòng)。在數字營銷領域，公(gōng)司開始使用(yòng)圖像識别技(jì )術來促進更好的廣告和業務(wù)效果。由于計算機視覺技(jì )術的準确性和效率不斷提高，營銷人員現在可(kě)以繞過傳統的人口統計研究，快速準确地整理(lǐ)數百萬的在線(xiàn)圖像。然後，他(tā)們可(kě)以在适當的背景下進行有(yǒu)針對性的營銷。

機器視覺和智能(néng)工(gōng)廠

能(néng)直觀識别産(chǎn)品缺陷、工(gōng)藝效率低下等問題的能(néng)力，對制造商(shāng)的成本限制和客戶滿意度的提高至關重要。自20世紀90年代以來，機器視覺系統已經安(ān)裝(zhuāng)在世界上成千上萬的工(gōng)廠，用(yòng)于自動化許多(duō)基本的質(zhì)量保證和效率功能(néng)。憑借增強的數據共享功能(néng)和雲技(jì )術提供的更高精(jīng)度，機器視覺驅動系統在制造業中(zhōng)的應用(yòng)開始加快。制造商(shāng)意識到機器視覺系統是實現質(zhì)量、成本和速度目标的重要投資。

生産(chǎn)線(xiàn)上的機器視覺

檢測缺陷并迅速查清這些缺陷的原因是任何制造過程的重要方面。研勤工(gōng)控面向機器視覺提供解決方案，以主動解決缺陷的發生和根本原因。通過在生産(chǎn)線(xiàn)上安(ān)裝(zhuāng)攝像頭，培訓機器學(xué)習模型，識别和定義産(chǎn)品和不良産(chǎn)品的複雜變量，可(kě)以實時識别缺陷，确定制造過程中(zhōng)缺陷在哪個位置。

不同用(yòng)例的相關技(jì )術

盡管計算機視覺與機器視覺之間的界限已經模糊，但兩者×好用(yòng)例子來定義。計算機視覺傳統上用(yòng)于自動圖像處理(lǐ)。機器視覺是計算機視覺在實際界面中(zhōng)的應用(yòng)，如工(gōng)廠生産(chǎn)線(xiàn)。

自定義機器視覺服務(wù)

現代化的視覺系統旨在提高圖像質(zhì)量，是恢複、圖像編碼和圖像解釋的理(lǐ)想選擇。每當工(gōng)業應用(yòng)需要識别、指導或測量時，機器視覺就是廣泛使用(yòng)的選擇。

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