Машинное зрение против компьютерного зрения: в чем разница?

Машинное зрение и компьютерное зрение — это два понятия, которые легко спутать. Они оба относятся к использованию компьютерных технологий для обработки и анализа изображений, но прикладная база и методы исследования различны.

Машинное зрение в основном применяется в области промышленной автоматизации, и его цель — заменить человеческие глаза для измерения и оценки с помощью датчиков изображений. Хотя компьютерное зрение носит более академический характер, оно объединяет междисциплинарные знания, такие как обработка изображений, геометрия и распознавание образов, и его цель — дать компьютерам возможность понимать и обрабатывать цифровые изображения.

В эпоху Индустрии 4.0 и искусственного интеллекта обе области стремительно развиваются и широко используются в контроле качества, навигации роботов, медицинской диагностике и многих других областях.

1. Что такое машинное зрение? Как оно работает?

Машинное зрение — это система, которая использует профессиональную камеру для захвата изображений заданной среды. Она включает технологии, методы, программное обеспечение и оборудование для обработки визуального ввода. После получения определенного изображения его можно использовать для различных приложений, таких как визуальный осмотр, обнаружение объектов и т. д.

Самая важная конфигурация системы машинного зрения — это высококачественная камера, которая используется для захвата изображений окружающей среды и обработки определенных признаков изображения. Например, в области промышленного применения после обучения алгоритм машинного зрения может обнаруживать и идентифицировать стандартные продукты промышленного производства. В последующих захваченных нескольких изображениях они будут сравниваться с изображениями стандартных продуктов для достижения цели обнаружения дефектов.

Машинное зрение в основном используется в автоматическом контроле, управлении процессами и навигации роботов. Оно может точно измерять размеры продукта, обнаруживать дефекты, определять формы и даже направлять роботов для выполнения деликатных операций в сложных условиях.

2. Что такое компьютерное зрение? Как оно работает?

Компьютерное зрение — это область искусственного интеллекта, в основном используемая для обработки и анализа визуального контента, такого как изображения и видео. Основная цель компьютерного зрения — смоделировать, как люди «видят» и «понимают» мир, и достичь глубокого понимания и анализа изображений и видео.

Процесс внедрения основан на многократной обработке и анализе визуального ввода, пока алгоритм не научится распознавать шаблоны и объекты. Он может анализировать все содержимое изображения, например, изображение заводского цеха. Компьютерное зрение может сканировать и идентифицировать оборудование, дороги, людей и различные детали, а затем анализировать эти данные и делать вывод о типе изображения.

Компьютерное зрение широко используется во многих областях. В медицинском анализе изображений компьютерное зрение может помочь врачам идентифицировать пораженные ткани; в интеллектуальных транспортных системах его можно использовать для идентификации транспортных средств и обнаружения пешеходов для повышения безопасности дорожного движения; в розничной торговле компьютерное зрение может идентифицировать товары и выполнять автоматические расчеты.

4. Введение в основные различия между этими двумя
5. Как используется визуальный ввод

Это одно из самых больших различий между машинным зрением и компьютерным зрением. Машинное зрение обучается алгоритмами находить наиболее важную информацию в содержании изображения, но компьютерное зрение включает в себя значительную обработку изображений и может даже выполнять комплексный анализ.

2. Методы применения

Машинное зрение часто используется для автоматизированных задач и работает в программном обеспечении, устанавливая строгие параметры, которые сообщают камере, что именно искать. Например, компьютер можно обучить быстро определять определенные дефекты в продуктах на производственной линии, чтобы их можно было устранить.

Компьютерное зрение не имеет таких же параметров. Если оно видит объект, который никогда раньше не видело, оно также может распознать и определить тип объекта. Аналогично, алгоритмы компьютерного зрения получают много информации и обучаются распознавать различные объекты, имитируя способ, которым человеческий мозг обрабатывает изображения, и часто используются для более сложных задач, таких как классификация изображений.

3. Визуальные медиа

Машинное зрение может обрабатывать только изображения, полученные с помощью системной камеры, однако компьютерное зрение может обрабатывать изображения из многих источников, включая изображения и видео с камер, тепловых датчиков, лидаров, датчиков движения и радаров.

4. Производительность в реальном времени

Как машинное, так и компьютерное зрение полагаются на внешний визуальный ввод, но машинное зрение ограничено обработкой изображений, снятых системной камерой, в то время как компьютерное зрение может обрабатывать уже существующие визуальные медиа. Если приложению нужно только анализировать сохраненные медиа, а не изображения, снятые в реальном времени, то системе компьютерного зрения не нужно будет использовать камеры.

5. Независимость

Из-за необходимости в специальном программном обеспечении системы машинного зрения не могут работать независимо и должны быть интегрированы в более крупные системы. В практических приложениях системы машинного зрения обычно используются вместе с компьютерным зрением, в то время как системы компьютерного зрения могут использоваться независимо как решение.

5. Основные функции и отраслевые применения машинного зрения

Основные основные функции машинного зрения включают получение изображений, обработку, анализ и принятие окончательного решения. Согласно этим шагам, целевые объекты могут быть идентифицированы, обнаружены, измерены и оценены для достижения автоматизированного интеллектуального производства. Вот несколько распространенных приложений:

1. Гарантия качества

Машинное зрение может выполнять задачи автоматически и быстро и обычно используется для визуального осмотра на производственных линиях. С помощью систем машинного зрения камеры могут захватывать изображения продуктов на производственной линии и обнаруживать аномалии производства, например, герметичность упаковки продукта или отсутствие частей продукта.

2. Сортировка объектов

Для объектов одного типа, но разных цветов, машинное зрение может быть использовано для сортировки. Используя камеры для определения цвета объектов, можно быстро и автоматически классифицировать объекты.

3. Чтение и распознавание кода

Система машинного зрения может считывать информацию со штрихкодов, QR-кодов или RFID-меток, чтобы отслеживать весь процесс производства продукции до отгрузки, что может гарантировать точность информации о продукции и повысить эффективность логистики.

4. Робот-руководитель

Используя систему машинного зрения, роботы могут точно определять местоположение и выполнять сложные рабочие задачи, такие как точная сборка, сварка или резка, которые широко распространены в автомобилестроении и авиационной промышленности, что повышает эффективность и качество работы.

5. Измерение размеров

В процессе производства машинное зрение используется для точного измерения размера и формы продукции, чтобы гарантировать, что продукция соответствует спецификациям проекта. Благодаря высокоточной системе камер можно отслеживать размерное отклонение продукции в режиме реального времени и своевременно корректировать производственный процесс.

6. Рекомендации по выбору промышленного компьютера для машинного зрения

Модель продукта: SIN-2102L-BH610MC

Это настольный промышленный компьютер, поддерживающий процессоры Core 12/13-го поколения. Он может быть оснащен процессором i7-13700 с 12 ядрами и 24 потоками и может легко справляться даже с тяжелыми визуальными задачами.

Он оснащен 5 сетевыми портами Intel Gigabit, поддерживает POE и может подключаться к камерам Gigabit; 4 интерфейса USB3.0 позволяют подключаться к нескольким высокоскоростным камерам, что обеспечивает более полную перспективу и информацию, тем самым расширяя возможности обнаружения и адаптивности системы.

Модель продукта:SIN-610L-BH31CMA