机器视觉和云计算的实际应用

为了使机器视觉系统执行准确的分析，需要使用大量的图像数据对其进行训练。为了使机器视觉系统尽可能有效，本地存储和计算能力成为瓶颈。随着数据需求和要求的增加，各公司纷纷涌向云计算。

机器视觉帮助自动化做出决策

数十年来，工业界一直在使用机器视觉。通过结合使用摄像头和复杂的算法，机器视觉可以捕获图像，对其进行分析并解释操作过程。然后，机器视觉系统将该决定传递给自动化设备的形式。无论是机器人还是其他一些设备，自动化系统都被赋予了视觉感。

云计算带来了超强的处理能力

建立本地计算机网络并非易事。由于预算和空间有限，因此公司必须在灵活性，存储，易于访问，可伸缩性和安全性之间找到平衡。在使用互联网和广域网之前，所有计算都必须在现场进行。

随着互联网速度达到1 Gbps或更高，云计算现已成为适用于更多应用程序（包括机器视觉）的可行解决方案。可以实时访问存储空间，服务器，数据库，应用程序和分析。具有看似无限的存储和处理能力的数据中心使机器视觉系统可以访问他们每次做出正确决策所需的图像数据。

机器视觉专业人士探索云计算的优势

在升级机器视觉系统时，许多公司意识到他们没有做出实时机器视觉决策所需的带宽。云计算使机器视觉集成商可以将数十万张图像添加到数据集中。通过使用专用于深度学习的服务器来完成分析。云计算还提供了本地级别无法实现的可扩展性。一些行业认为需求因各种原因而上升和下降，包括季节性。机器视觉用户无需支付维护高峰需求设计的网络的费用，而可以在不需要处理能力的时候缩减所需的资源。

机器视觉和云计算的实际应用

将机器视觉与云计算结合在一起创造了新的可能性。始终保持连接状态的自动驾驶汽车可获取实时数据，以通过道路建设进行操纵，甚至使行人减速或停车。自动驾驶汽车所需的计算能力延伸到了行驶中的汽车后面。云计算将继续增强从医疗保健，农业到银行业的更多应用程序。