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

早在20世紀50年代，相關學者就開(kāi)始研究計算機視覺技術，從簡單的二維圖像開(kāi)始，用于統計模式識别。直到1978年，麻省理工(gōng)學院人工(gōng)智能實驗室的研究人員(yuán)開(kāi)發了一(yī)種自下(xià)而上的方法，從2D計算機創建的草圖中(zhōng)推斷出3D模型，計算機視覺的實際應用變得明顯。從此以後，圖像識别技術通過一(yī)般用例分(fēn)爲不同的類别。

計算機視覺和機器視覺都使用圖像捕捉和分(fēn)析來執行人眼無法比拟的速度和準确性的任務。考慮到這一(yī)點，通過它們的共性來描述這些密切相關的技術可能會更有效，而不是它們的差異來區分(fēn)它們。

計算機視覺和機器視覺系統共享大(dà)多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置

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

l 适合使用的照明

那麽實際區别是什麽呢？計算機視覺是指圖像捕捉和處理的自動化，重點是圖像分(fēn)析。換句話(huà)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，提供有用的結果。機器視覺是指在工(gōng)業環境中(zhōng)使用計算機視覺，使其成爲計算機視覺的子類别。

計算機視覺在行動

到2021年，計算機視覺在許多行業發揮着越來越重要的作用。在數字營銷領域，公司開(kāi)始使用圖像識别技術來促進更好的廣告和業務效果。由于計算機視覺技術的準确性和效率不斷提高，營銷人員(yuán)現在可以繞過傳統的人口統計研究，快速準确地整理數百萬的在線圖像。然後，他們可以在适當的背景下(xià)進行有針對性的營銷。

機器視覺和智能工(gōng)廠

能直觀識别産品缺陷、工(gōng)藝效率低下(xià)等問題的能力，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裝在世界上成千上萬的工(gōng)廠，用于自動化許多基本的質量保證和效率功能。憑借增強的數據共享功能和雲技術提供的更高精度，機器視覺驅動系統在制造業中(zhōng)的應用開(kāi)始加快。制造商(shāng)意識到機器視覺系統是實現質量、成本和速度目标的重要投資(zī)。

生(shēng)産線上的機器視覺

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(shēng)和根本原因。通過在生(shēng)産線上安裝攝像頭，培訓機器學習模型，識别和定義産品和不良産品的複雜(zá)變量，可以實時識别缺陷，确定制造過程中(zhōng)缺陷在哪個位置。

不同用例的相關技術

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

自定義機器視覺服務

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

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