人工智能是涵蓋一些特定技術的總稱。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，相關學者就開始研究計算機視覺技術，從簡單的二維圖像開始，用于統計模式識別。直到1978年，麻省理工學院人工智能實驗室的研究人員開發了一種自下而上的方法，從2D計算機創建的草圖中推斷出3D模型，計算機視覺的實際應用變得明顯。從此以后，圖像識別技術通過一般用例分為不同的類別。

計算機視覺和機器視覺都使用圖像捕捉和分析來執行人眼無法比擬的速度和準確性的任務。考慮到這一點，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它們。

計算機視覺和機器視覺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，無需幀捕獲器)

l 適合使用的照明

那么實際區別是什么呢？計算機視覺是指圖像捕捉和處理的自動化，重點是圖像分析。換句話說，計算機視覺的目標不僅僅是觀察，還要根據觀察結果進行處理，提供有用的結果。機器視覺是指在工業環境中使用計算機視覺，使其成為計算機視覺的子類別。

計算機視覺在行動

到2021年，計算機視覺在許多行業發揮著越來越重要的作用。在數字營銷領域，公司開始使用圖像識別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確性和效率不斷提高，營銷人員現在可以繞過傳統的人口統計研究，快速準確地整理數百萬的在線圖像。然后，他們可以在適當的背景下進行有針對性的營銷。

機器視覺和智能工廠

能直觀識別產品缺陷、工藝效率低下等問題的能力，對制造商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云技術提供的更高精度，機器視覺驅動系統在制造業中的應用開始加快。制造商意識到機器視覺系統是實現質量、成本和速度目標的重要投資。

生產線上的機器視覺

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。研勤工控面向機器視覺提供解決方案，以主動解決缺陷的發生和根本原因。通過在生產線上安裝攝像頭，培訓機器學習模型，識別和定義產品和不良產品的復雜變量，可以實時識別缺陷，確定制造過程中缺陷在哪個位置。

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的應用，如工廠生產線。

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，是恢復、圖像編碼和圖像解釋的理想選擇。每當工業應用需要識別、指導或測量時，機器視覺就是廣泛使用的選擇。

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