人工智能是一個涵蓋幾種特定技術的總稱。本文我們將探索機器視覺（MV）和計算機視覺（CV）。它們都涉及到視覺輸入，因此了解這些重疊技術的優勢，局限性和最佳用例場景非常重要。

研究人員早在20世紀50年代就開始開發計算機視覺技術，從簡單的二維成像開始，用于統計模式識別。直到1978年，當麻省理工學院人工智能實驗室的研究人員開發出一種自下而上的方法，從2D計算機創建的“草圖”中推斷3D模型時，計算機視覺的實際應用變得顯而易見。從那時起，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獲和分析來執行人眼無法比擬的速度和準確度的任務。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更有成效，通過它們的具體用例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部分相同的組件和要求：

一種包含圖像傳感器和鏡頭的成像裝置

可以使用圖像捕獲板或幀抓取器（在一些使用現代接口的數碼相機中，不需要幀抓取器）

適用于應用的照明

通過計算機或內部系統處理圖像的軟件，如許多“智能”相機

那么實際的區別是什么？計算機視覺是指圖像捕獲和處理的自動化，重點是圖像分析。換句話說，計算機視覺的目標不僅僅是看，而且還要根據觀察結果處理并提供有用的結果。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

2019年，計算機視覺在許多行業中發揮著越來越大的作用。在數字營銷領域，公司開始使用圖像識別技術來推動更好的廣告投放和業務成果。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，并快速準確地梳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，而人們只需要花費一小部分時間來獲得相同的結果。

機器視覺和智能工廠

能夠直觀地識別產品缺陷和流程效率低下等問題的能力對于制造商限制成本和提高客戶滿意度至關重要。自90年代以來，機器視覺系統已安裝在全球數千家工廠中，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由創新云技術提供的更高精度，機器視覺驅動系統在制造業中的使用已開始加速。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

檢測缺陷并快速減輕這些缺陷的原因是任何制造過程的重要方面。朗銳智科轉向機器視覺解決方案，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并培訓機器學習模型來識別定義好產品與不良產品的復雜變量，可以實時識別缺陷并確定缺陷發生在制造過程中的哪個位置如此主動可以采取措施。

為視覺技術注釋機器學習模型

為了實現計算機或機器視覺目標，首先需要培訓使您的視覺系統“智能化”的機器學習模型。并且為了使機器學習模型準確，需要大量注釋數據，特定于解決方案'重建。有免費的公共使用數據集可用于測試算法或執行簡單任務，但要使大多數實際項目成功，需要專門的數據集來確保它們包含正確的元數據。例如，在自動駕駛車輛內實施計算機視覺模型需要大量的圖像標注來標記人，交通信號，汽車和其他物體。任何低于總精度的東西都將成為自動駕駛汽車的一個巨大問題。

具有不同用例的相關技術

雖然計算機視覺和機器視覺之間的界限已經模糊，但兩者最好用其用例來定義。計算機視覺傳統上用于自動化圖像處理，機器視覺是計算機視覺在實際界面中的應用，例如工廠生產線。

定制機器視覺服務

現代視覺系統旨在提供改善的圖像質量，是圖像恢復，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，機器視覺是一種廣泛使用的選擇。