人工智能是一个涵括几种特定技术的总称。本文我们将探寻机器视觉（MV）和计算机视觉（CV）。它们都牵涉到到视觉输出，因此理解这些重合技术的优势，局限性和最佳用例场景十分最重要。
研究人员早在20世纪50年代就开始研发计算机视觉技术，从非常简单的二维光学开始，用作统计资料模式识别。直到1978年，当麻省理工学院人工智能实验室的研究人员研发出有一种自下而上的方法，从2D计算机创立的“草图”中推测3D模型时，计算机视觉的实际应用于显得显而易见。
从那时起，图像识别技术通过一般用例分成有所不同的类别。计算机视觉和机器视觉都用于图像捕捉和分析来继续执行人眼无法比拟的速度和准确度的任务。考虑到这一点，通过它们的共性来叙述这些密切相关的技术有可能更加有效益，通过它们的明确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大部分完全相同的组件和拒绝：一种包括图像传感器和镜头的光学装置可以用于图像捕捉板或帧捕捉器（在一些用于现代模块的数码相机中，不必须帧捕捉器）限于于应用于的灯光通过计算机或内部系统处置图像的软件，如许多“智能”照相机那么实际的区别是什么？计算机视觉是指图像捕捉和处置的自动化，重点是图像分析。换句话说，计算机视觉的目标某种程度是看，而且还要根据仔细观察结果处置并获取简单的结果。机器视觉是所指在工业环境中用于计算机视觉，使其沦为计算机视觉的子类别。
计算机视觉在行动2019年，计算机视觉在许多行业中充分发挥着更加大的起到。在数字营销领域，公司开始用于图像识别技术来推展更佳的广告投放和业务成果。由于计算机视觉技术的准确性和效率大大提升，营销人员现在可以跨过传统的人口统计研究，并较慢精确地辨别数百万的在线图像。
然后，他们可以在必要的背景下展开有针对性的营销，而人们只必须花费一小部分时间来取得完全相同的结果。机器视觉和智能工厂需要直观地辨识产品缺失和流程效率低落等问题的能力对于制造商容许成本和提升客户满意度至关重要。
自90年代以来，机器视觉系统已加装在全球数千家工厂中，用作自动化许多基本的质量保证和效率功能。凭借强化的数据共享功能和由创意云技术获取的更高精度，机器视觉驱动系统在制造业中的用于已开始加快。制造商意识到机器视觉系统是构建质量，成本和速度目标的最重要投资。生产线上的机器视觉检测缺失并较慢减低这些缺失的原因是任何生产过程的最重要方面。
朗锐智科改向机器视觉解决方案，以主动解决问题缺失的再次发生和根本原因。通过在生产线上加装摄像头并培训机器学习模型来辨识定义好产品与不当产品的简单变量，可以动态辨识缺失并确认缺失再次发生在生产过程中的哪个方位如此主动可以采取措施。为视觉技术注解机器学习模型为了构建计算机或机器视觉目标，首先必须培训使您的视觉系统“智能化”的机器学习模型。
并且为了使机器学习模型精确，必须大量注解数据，特定于解决方案修复。有免费的公共用于数据集可用作测试算法或继续执行非常简单任务，但要使大多数实际项目顺利，必须专门的数据集来保证它们包括准确的元数据。例如，在自动驾驶车辆内实行计算机视觉模型必须大量的图像标示来标记人，交通信号，汽车和其他物体。
任何高于总精度的东西都将沦为自动驾驶汽车的一个极大问题。具备有所不同用例的涉及技术虽然计算机视觉和机器视觉之间的界限早已模糊不清，但两者最差用其用例来定义。
计算机视觉传统上用作自动化图像处理，机器视觉是计算机视觉在实际界面中的应用于，例如工厂生产线。自定义机器视觉服务现代视觉系统目的获取提高的图像质量，是图像完全恢复，图像编码和图像说明的理想自由选择。每当工业应用于必须辨识，指导或测量时，机器视觉是一种普遍用于的自由选择。
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