人工智能是涵蓋一些特定技術(shù)的總稱(chēng)。本文探索機械視覺(jué)(MV)和計算機視覺(jué)(CV)。它們都和視覺(jué)輸入有關(guān)系，所以理解這些重疊技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)、局限性和×佳用例場(chǎng)景非常重要。

早在20世紀50年代，相關(guān)學(xué)者就開(kāi)始研究計算機視覺(jué)技術(shù)，從簡(jiǎn)單的二維圖像開(kāi)始，用于統計模式識別。直到1978年，麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗室的研究人員開(kāi)發(fā)了一種自下而上的方法，從2D計算機創(chuàng )建的草圖中推斷出3D模型，計算機視覺(jué)的實(shí)際應用變得明顯。從此以后，圖像識別技術(shù)通過(guò)一般用例分為不同的類(lèi)別。

計算機視覺(jué)和機器視覺(jué)都使用圖像捕捉和分析來(lái)執行人眼無(wú)法比擬的速度和準確性的任務(wù)?？紤]到這一點(diǎn)，通過(guò)它們的共性來(lái)描述這些密切相關(guān)的技術(shù)可能會(huì )更有效，而不是它們的差異來(lái)區分它們。

計算機視覺(jué)和機器視覺(jué)系統共享大多數相同的組件和要求:

l 包括圖像傳感器和鏡頭在內的成像裝置

圖像捕獲板或幀捕獲器(在一些使用現代接口的數碼相機中，無(wú)需幀捕獲器)

l 適合使用的照明

那么實(shí)際區別是什么呢？計算機視覺(jué)是指圖像捕捉和處理的自動(dòng)化，重點(diǎn)是圖像分析。換句話(huà)說(shuō)，計算機視覺(jué)的目標不僅僅是觀(guān)察，還要根據觀(guān)察結果進(jìn)行處理，提供有用的結果。機器視覺(jué)是指在工業(yè)環(huán)境中使用計算機視覺(jué)，使其成為計算機視覺(jué)的子類(lèi)別。

計算機視覺(jué)在行動(dòng)

到2021年，計算機視覺(jué)在許多行業(yè)發(fā)揮著(zhù)越來(lái)越重要的作用。在數字營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域，公司開(kāi)始使用圖像識別技術(shù)來(lái)促進(jìn)更好的廣告和業(yè)務(wù)效果。由于計算機視覺(jué)技術(shù)的準確性和效率不斷提高，營(yíng)銷(xiāo)人員現在可以繞過(guò)傳統的人口統計研究，快速準確地整理數百萬(wàn)的在線(xiàn)圖像。然后，他們可以在適當的背景下進(jìn)行有針對性的營(yíng)銷(xiāo)。

機器視覺(jué)和智能工廠(chǎng)

能直觀(guān)識別產(chǎn)品缺陷、工藝效率低下等問(wèn)題的能力，對制造商的成本限制和客戶(hù)滿(mǎn)意度的提高至關(guān)重要。自20世紀90年代以來(lái)，機器視覺(jué)系統已經(jīng)安裝在世界上成千上萬(wàn)的工廠(chǎng)，用于自動(dòng)化許多基本的質(zhì)量保證和效率功能。憑借增強的數據共享功能和云技術(shù)提供的更高精度，機器視覺(jué)驅動(dòng)系統在制造業(yè)中的應用開(kāi)始加快。制造商意識到機器視覺(jué)系統是實(shí)現質(zhì)量、成本和速度目標的重要投資。

生產(chǎn)線(xiàn)上的機器視覺(jué)

檢測缺陷并迅速查清這些缺陷的原因是任何制造過(guò)程的重要方面。研勤工控面向機器視覺(jué)提供解決方案，以主動(dòng)解決缺陷的發(fā)生和根本原因。通過(guò)在生產(chǎn)線(xiàn)上安裝攝像頭，培訓機器學(xué)習模型，識別和定義產(chǎn)品和不良產(chǎn)品的復雜變量，可以實(shí)時(shí)識別缺陷，確定制造過(guò)程中缺陷在哪個(gè)位置。

不同用例的相關(guān)技術(shù)

盡管計算機視覺(jué)與機器視覺(jué)之間的界限已經(jīng)模糊，但兩者×好用例子來(lái)定義。計算機視覺(jué)傳統上用于自動(dòng)圖像處理。機器視覺(jué)是計算機視覺(jué)在實(shí)際界面中的應用，如工廠(chǎng)生產(chǎn)線(xiàn)。

自定義機器視覺(jué)服務(wù)

現代化的視覺(jué)系統旨在提高圖像質(zhì)量，是恢復、圖像編碼和圖像解釋的理想選擇。每當工業(yè)應用需要識別、指導或測量時(shí)，機器視覺(jué)就是廣泛使用的選擇。

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