人工智能是一个涵盖了几种特定技术的总称。在这篇文章中，我们将探索机器视觉(MV) vs。计算机视觉(简历)。它们都涉及摄取和解释视觉输入，因此了解这些重叠技术的优势，限制和最佳用例场景非常重要。
计算机愿景的开始
研究人员早在20世纪50年代就开始开发计算机视觉技术，从用于统计模式识别的简单二维成像开始。直到1978年，麻省理工学院人工智能实验室(MIT AI Lab)的研究人员开发出一种自下而上的方法，从计算机创建的2D“草图”中推断出3D模型，简历的实际应用才变得显而易见。从那时起，图像识别技术就被分成了不同的类别。
机器视觉与计算机视觉 - 常见
计算机视觉和机器视觉都使用图像捕获和分析来执行速度和精度人眼不能匹配的任务。考虑到这一点，它可能更加富有成效，以通过他们的共同性描述这些密切相关的技术 - 通过他们的特定用例而不是它们的差异来区分它们。
计算机视觉和机器视觉系统分享了大多数相同的组件和要求：
- 一种包含图像传感器和镜头的成像装置
- 可以使用图像捕获板或帧抓取器（在使用现代接口的某些数码相机中，不需要帧抓取器）
- 适用于适当的照明
- 通过计算机或内部系统处理图像的软件，如许多“智能”相机
机器视觉与计算机视觉 - 最大的区别
那么实际的差异是什么？电脑愿景是指图像的捕获和处理的自动化，强调图像分析。换句话说，CV的目标不仅要查看，而且还要根据观察来处理和提供有用的结果。机器视觉是指计算机视觉在工业环境中的应用，使其成为计算机视觉的一个子类。
计算机愿景
目前，计算机视觉在许多行业中发挥着越来越重要的作用。在数字营销中，公司开始使用图像识别技术来推动更好的广告位置和业务成果。由于简历技术的准确性和效率不断提高，营销人员现在可以绕过传统的人口统计研究(考虑到数据隐私问题，这可能会有问题)，快速准确地梳理数百万张网络图片。然后，他们可以在适当的环境下进行定向营销，而人类实现同样的结果所需要的时间很少。
此外，A.最近的研究显示59%的营销机构使用计算机视觉来检测不安全的在线品牌内容。没有什么比在一篇关于大肠杆菌爆发的文章旁边发现你的客户的手工肉类配送服务的广告更棒的了，对吧?在2019年消费电子峰会(CES)上展示的其他CV趋势用例包括广泛的自动驾驶汽车应用、安全和安全实现等。
机器视觉和智能工厂
对于制造商来说，能够直观地识别产品缺陷和流程效率低下等问题是控制成本和提高客户满意度的关键。自上世纪90年代以来，机器视觉系统已经在全球数千家工厂安装，用于自动化许多重要的质量保证和效率功能。随着创新云技术增强的数据共享能力和精度的提高，mv驱动系统在制造业中的使用开始加速。在北美，2017年机器愿景的销售机器人系统和部件的表现也是有史以来最好的，金融交易比前一年增长了14.6%，达到26.33亿美元。制造商们意识到机器视觉系统是实现质量、成本和速度目标的必要投资。
生产线上的机器视觉
检测缺陷和快速缓解这些缺陷的原因是任何制造过程的必要方面。公司已经转向机器视觉解决方案，主动解决缺陷的发生和根本原因。bob平台app下载经过installing cameras on the production line and training a machine learning model to identify the complex variables that define a good product vs. a bad product, it’s possible to identify defects in real time and determine where in the manufacturing process the defects are occurring so proactive steps can be taken.
面向视觉技术的机器学习模型标注
为实现计算机或机器视觉目标，首先需要培训机器学习模型，使您的视觉系统“智能化”。并且对于您的机器学习模型准确，您需要高卷的注释数据，特定于您构建的解决方案。有免费的，公用使用的数据集可用于测试算法或执行简单任务，但对于大多数现实世界的项目，需要专门的数据集来确保它们包含正确的元数据。例如，在自动车辆中实现计算机视觉模型需要广泛图像注释标记人，交通信号，汽车和其他物体。任何少于完全精确的东西都是自驾车的一个巨大问题。
公司可能会选择部署内部注释团队，以执行这种类型的图像注释，但它可能是昂贵的，并将有价值的员工转移到核心技术上。Appen提供数千人熟练的注释器的端到端数据注释服务，以及有经验的项目经理，帮助公司确定其项目的数据需求，并帮助维护注释器的高质量和吞吐量。Appen的注释器删除了公司的负担，并提供高质量的数据集，用于培训极其准确的机器学习型号。bob外围怎么样
机器视觉vs.计算机视觉相关技术与不同用例
虽然线路描绘了机器视觉与计算机视觉模糊，但两者都是最好的用例定义。计算机愿景传统上用于自动化图像处理，机器视觉是计算机视觉在现实世界界面中的应用，例如工厂线。
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