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工业视觉与计算机视觉的辨别?教您快速秒杀同行

编辑:佳视自动化 时间:2020-01-04 10:17:23 点击:

   就工业视觉检测而言,因为涉及到工业具体应用、硬件与软件的结合、图像采集与处理的衔接,硬件包含工业PC(或嵌入式处理器)、采集卡、工业相机、工业镜头以及光源,软件又涉及多种接口协议,工业视觉与计算机视觉的辨别?教您快速秒杀同行。

工业视觉
  在功能目标上,工业视觉主要解决以往需要人眼进行的工件的定位、测量、检测等重复性劳动;计算机视觉的主要任务是赋予智能机器人视觉,利用测距、物体标定与识别等功能实现对于外界位置信息、图像信息等的识别与判断。
 
  在硬件需求上,工业视觉相对较高,需要对工业相机的帧频、分辨率等指标依据自身的需求进行筛选;而计算机视觉则除少部分特殊情况外,大部分对于相机或摄像头的要求并不高。
 
  在算法侧重上,工业视觉的算法往往侧重于精确度的提高;而计算机视觉的算法难度相对较高,侧重于或采用数学逻辑或采用深度学习方法进行物体的标定与识别。
 
  在产业成熟度上,工业视觉已经相对较为成熟,在半导体、包装等行业的测量检测已有较为广泛的应用;而计算机视觉整体来讲还是一个刚起步的状态,初创企业层出不穷。
 
  事实上,机器视觉作为人工智能领域的重要分支,已经协同其他技术开始对社会产生重大影响。虽然人工智能领域内的各个前沿技术存在着不同程度的交叉,难以细分,但依据主要采用的技术类别,可以将人工智能行业分为:深度学习、机器视觉、自然语言处理、语音识别、情境感知计算、模式识别等等。其中,深度学习、机器视觉、自然语言处理是优质企业参与最多的三大领域,也是人们在人工智能领域付诸探索实践最多、获得应用成果最为丰厚的主要领域。
 
  深度学习、机器视觉、自然语言处理这三大方向是计算机智能化发展的三大功能,分别代表着教会机器思考、教会机器观察外界、教会机器理解文字。机器视觉作为一种基础功能性技术,是机器人自主行动的前提,能够实现计算机系统对于外界环境的观察、识别以及判断等功能,相当于赋予了机器人视觉,对于人工智能的发展具有极其重要的作用。
 
  纵观自动化行业发展,机器视觉随着技术的革新及行业的需求,成为逐渐崛起的新兴行业。东莞市佳视自动化科技创立于2014年,总部位于深圳市南山区高新科技园区,。是由德国计算机视觉研究所海归博士后,提供技术开发、视觉算法及项目指导的一家高新技术企业。