计算机视觉与机器视觉：如何选择正确的技术？

机器能够“看到”事物并以极高的准确性完成指令。视觉系统现在已经将这个概念变成了现实。您可能遇到过IT流行语，例如“机器视觉”和“计算机视觉”。您可能想知道什么是计算机视觉，它与机器视觉不同吗？虽然这些术语经常互换使用，但实际上它们是两种不同的技术。现在让我们直接研究什么是计算机视觉技术和机器视觉技术。

计算机视觉由具有高基于PC的处理能力的系统组成，用于分析其收集的视觉效果。它可以识别，预测和观察趋势，也可以一次研究很多变量。计算机视觉已在多个行业中找到了巨大的突破，这些行业必须分析每天要收集的大量数据。

机器视觉可以被认为是计算机视觉的一种更简单，更强大的形式。它用于分析图像并据此做出简单的自动化决策。它通常仅需要基于PLC的处理。机器视觉系统在生产和实际应用中运行良好。

计算机视觉和机器视觉都是固有的图像处理系统。因此，它们都具有相似的组件，例如照相机，图像采集卡，照明系统以及用于管理数据的必要软件。尽管所涉及的过程可能在表面上看起来是相同的，但这些视觉系统在功能和处理技术方面有相当大的差异。

计算机视觉与机器视觉

客观的

计算机视觉技术致力于在获取，处理和分析图像后最大程度地理解图像。他们的主要目的是从观察对象或场景中提取所有可能的有意义的见解。另一方面，机器视觉仅关注相对于其应用最关键的部分，以做出简单，自动化的决策。

能力

计算机视觉系统配备了比机器视觉系统强大得多的处理器。但是，这些基于PC的视觉系统在工业环境中的稳定性较差，通常工业应用不需要这种高级功能。现在，这是机器视觉完美配合的地方。

应用

机器视觉系统通常旨在满足特定应用的需求。尽管计算机视觉技术通常为科学和大数据应用程序带来价值，但机器视觉技术更集中在工程领域。

好处和局限性

自成立以来，计算机视觉和机器视觉由于其惊人的优势而赢得了广泛的欢迎。下面列举了一些突出的好处：

1. 大大降低了运营和维护成本。

2. 严格的质量控制和降低废品率。

3. 任务可以更快，更准确地完成。

4. 最少的人为干预即可确保未污染的产品。

5. 替代在危险环境中工作。

6. 它为员工节省了大量时间，让他们可以把精力用于创新思维和解决更关键的问题。

但是，尽管这些好处有价值，但这些视觉系统也有一些局限性，它们是：

由于视觉系统涉及AI，ML和其他先进技术的使用，因此公司必须雇用具有适当技术专长的专业人员团队。需要一个专门的团队来定期监视和评估视觉系统的性能，以避免任何意外的故障。

计算机视觉和机器视觉的应用

从广义上讲，计算机视觉和机器视觉都是非常有价值的技术，并且具有大量的工业用例。这些技术正在受到关注的一些突出行业：

计算机视觉应用

医疗的

医疗保健在很大程度上依赖于成像，关键事实的提取以及图像趋势的识别。同样，由医学成像产生的视觉效果通常也不是很清晰。因此，计算机视觉（一种AI形式）可以帮助医务人员进行准确，及时的诊断。例如，计算机视觉已被广泛用于从COVID大流行的X射线报告中检测出肺炎。

零售

安全，溢出检测，盗窃控制和视频分析等计算机视觉应用程序正在帮助零售商增强客户的购物体验。通过筛选查看的产品和购买的商品，系统可以为每个购物者提供更多个性化的建议并灌输忠？？诚度。

银行业

那么，计算机视觉在银行领域在做什么？如今，计算机视觉已广泛用于识别客户接触点上的假币。此外，使用计算机视觉，支票或伪造支票也很容易被发现。

机器视觉应用

制药业

产品完整性是制药行业的首要责任。机器视觉系统可用于计数，正确包装和检查。这些系统可以实时识别有缺陷的和不合格的产品，并最大程度地缩短周转时间。

农业

机器视觉系统可以帮助农民确定并满足不同农作物品种的营养需求。它还将不断监测牲畜的生长，并就杂草和农作物病害向农民发出警报。这些艰巨任务的智能自动化将提高底线产量和吞吐量。

餐饮业

快速消费品行业要求严格遵守法规，即使质量略有下降也会产生极大的影响。即使对于大量的人工，也不可能认真检查每种产品。机器视觉系统甚至可以检查最小的细节，并确保达到最佳的产品质量标准。

结论

不断涌现出越来越强大的新技术。在不久的将来，视觉系统将对许多企业变得实用和有用。在CV方面，深度学习，更快的处理器和云计算将为潜在的应用程序打开更多的大门。在机器视觉方面，组件开发正在提供增强且具有成本效益的原材料。

在这篇文章中，我们发现了什么是计算机视觉以及它与机器视觉的区别，它的优点，局限性，应用以及什么是计算机视觉和机器视觉的未来。