В чем разница между системой машинного зрения и компьютерным зрением?

Система машинного зрения против компьютерного зрения

Как система машинного зрения, так и компьютерное зрение могут выполнять задачи быстрее, чем обычное человеческое зрение, но между ними есть ключевые различия. Одно из различий между компьютерным зрением и системой машинного зрения заключается в том, что системы машинного зрения дают возможность зрительного восприятия существующим технологиям. Системы машинного зрения включают обработку изображений и работают по набору правил и параметров для поддержки производственных приложений, таких как обеспечение качества. С другой стороны, компьютерное зрение относится к захвату и автоматизации анализа изображений. Анализ изображений выполняется системой машинного зрения, которая может применяться в широком диапазоне теоретических и практических приложений.

В чем основные различия между системой машинного зрения и компьютерным зрением?

Хотя и система машинного зрения и компьютерное зрение включают в себя прием и анализ визуальных данных, между ними существуют различия. Системы машинного зрения захватывают изображения с помощью цифровых камер и затем обрабатывают их для выдачи решения. Эти решения могут включать заключения о годности или браке на производственной линии, основанные на дефекте, который система машинного зрения обнаружила. Системы машинного зрения также обычно содержат камеру, объектив, процессор и программное обеспечение, чтобы машина могла принимать эти решения. Другими словами, система машинного зрения должна быть частью более крупной машинной системы. С другой стороны, системы компьютерного зрения могут использоваться самостоятельно.

Кроме того, компьютерному зрению не обязательно захватывать изображение, так как оно может работать с сохраненными изображениями. Системы компьютерного зрения могут интерпретировать данные из сохраненного изображения и выдавать результат или набор результатов. В отличие от систем машинного зрения, системы компьютерного зрения не требуют камеры. Компьютерное зрение в этом отношении более гибкое, так как может работать с использованием реальных или синтетических изображений. Системы компьютерного зрения могут извлекать ценную информацию из изображений, видео и других визуальных материалов, тогда как системы машинного зрения полагаются на изображение, снятое камерой системы.

Ещё одно отличие заключается в том, что системы компьютерного зрения обычно используются для извлечения и использования как можно большего объема данных об объекте. В отличие от этого, системы машинного зрения обычно сосредоточены на определённых частях или критических частях объекта и затем обрабатывают эти данные из его изображения. Поскольку она используется больше для нахождения конкретных характеристик, система машинного зрения обычно применяется для быстрых решений в контролируемой среде.

Несмотря на различия между ними, приложения технологий компьютерного зрения и системы машинного зрения чрезвычайно разнообразны.

Для более детального введения в систему машинного зрения вы можете посетить наш специальный FAQ «Что такое система машинного зрения» .

Как работают система машинного зрения и компьютерное зрение вместе?

Компьютерное зрение является частью системы машинного зрения. Система машинного зрения использует компьютерное зрение, но также включает этап после захвата изображения.

Цель системы машинного зрения — использовать захват изображений и обработать их для определения действия. Система машинного зрения обычно используется в промышленных приложениях, таких как автоматическая проверка и производственные процессы. Например, производители могут использовать систему машинного зрения для обработки и выявления проблем, таких как наличие дефекта у продукта.

Является ли система машинного зрения подмножеством компьютерного зрения?

Смотрим ли мы на систему машинного зрения как на подмножество компьютерного зрения. Компьютерное зрение — более широкий термин, включающий автоматизацию анализа изображений без участия человеческих глаз. Это область искусственного интеллекта, обучающая компьютеры интерпретировать и понимать изображения. Система машинного зрения использует компьютерное зрение в промышленных и практических приложениях, применяя захват изображений для определения действий после их интерпретации и обработки. Система машинного зрения может использовать видеозахват для съёмки отдельных кадров, которые обычно представляют собой цифровые снимки высокого разрешения, а затем анализировать их. Искусственный интеллект также может использоваться в системе машинного зрения, чтобы помочь ускорить процесс принятия решений в системе.

Каковы распространённые приложения компьютерного зрения?

Компьютерное зрение имеет множество практических и важных приложений. Некоторые из этих приложений включают в себя обнаружение объектов, сканирование изображений, сканирование текстов, сканирование видео, распознавание изображений, обнаружение лиц и отслеживание объектов. Компьютерное зрение также используется в виртуальной реальности, дополненной реальности и многом другом.

Кроме того, компьютерное зрение стремится автоматизировать задачи, которые может выполнять человеческая зрительная система, и фокусируется на том, как компьютеры могут быть специально разработаны для получения высокого уровня понимания цифровых изображений или видео. Это также включает новые приложения, которые используют достижения в маши́нном обуче́нии.

Каковы распространенные применения системы машинного зрения?

Система маши́нного зре́ния имеет много практических и важных применений, таких как инспекция объектов, обнаружение дефектов в объектах и инспекция упаковок. Системы машинного зрения также могут быть запрограммированы для классификации объектов, детектирования и верификации цветов, распознавания и сопоставления шаблонов. Кроме того, система машинного зрения также используется для считывания штрихкодов в структурированной среде. Благодаря широкому применению система машинного зрения широко используется в управлении процессами и руководстве роботами во многих компаниях и отраслях.

Каковы основные функции и случаи использования системы машинного зрения?

Комплексные технологии находят применение и приносят пользу в обеспечении качества и повышении эффективности операций. Все больше компаний полагаются на системы машинного зрения для достижения целей, связанных с качеством, и повышения удовлетворенности клиентов.

Некоторые типичные примеры использования систем машинного зрения в бизнесе включают:

1. Система машинного зрения и автомобильная промышленность

В автомобильной промышленности система машинного зрения может использоваться для проверки и определения того, правильно ли нанесён шов, что обеспечивает герметичность и отсутствие протечек в собранных деталях.

Это гарантирует качество и исключает доработку, ремонт и отходы, особенно в условиях, когда всё больше деталей в производстве теперь соединяются с использованием клеев. Как система 2D, так и система 3D машинного зрения могут использоваться для решения этих приложений. Более продвинутые установки используют специальные инструменты системы машинного зрения для решения задач с нанесением клеевого шва.

Дополнительный случай использования в автомобильной промышленности — это инспекция на выходе с линии и считывание штрихкодов. Проверка процесса трансмиссии/двигателя для обеспечения правильной сборки модуля/трансмиссии, отсутствия недостающих или лишних «бонусных» частей и наличия всех зажимов на месте. На модулях/трансмиссиях имеется много прямых деталей с нанесенными на них матричными кодами данных, которые считываются в различных точках процесса в рамках процедур отслеживания и учета. Одна и та же камера может выполнять как проверки, так и считывание кодов.

2. Система машинного зрения и пищевая и напитковая промышленность

В пищевой и напитковой промышленности система машинного зрения может использоваться в процессе укупорки и наполнения бутылок. Система машинного зрения может проверять, заполнена ли бутылка и правильно ли установлен колпачок на бутылку. Это сокращает количество брака и отходов, обеспечивая полноту и безопасность продукта.

3. Система машинного зрения и солнечная промышленность

В солнечной индустрии система машинного зрения может инспектировать процесс сборки солнечных панелей, чтобы определить, что панели собраны правильно. Это можно сделать, обнаруживая наличие или отсутствие деталей, их местоположение и измерение, что гарантирует, что произведенные детали будут работать после завершения и достигнут максимальной эффективности.

4. Система машинного зрения и Товары длительного пользования

В производстве долговечных товаров народного потребления (например, посудомоечные машины, духовки, холодильники, микроволновые печи) контроль компонентов может определить правильность сборки машин и узлов с помощью инструментов для выявления наличия/отсутствия, расположения, измерения и идентификации цвета.

5. Система машинного зрения и производство крепежа

В производстве крепежа система может проверять крепеж, чтобы убедиться в правильности их формирования. Как правило, проверяются головки и резьба крепежных элементов. Это гарантирует правильность формирования деталей, что помогает определить качество и убедиться, что дефектные детали не попадают к конечному покупателю.

6. Система машинного зрения и литье пластмасс под давлением

В процессе литья пластмасс под давлением система машинного зрения может проверять и обеспечивать полное формирование деталей. Дефектные части могут быть результатом недолива, то есть когда в форму вставлено недостаточно материала, и деталь деформирована. Это улучшает качество и снижает отходы. Интегрируя систему машинного зрения, производители могут добиться более высокой точности, сократить время ручной проверки и повысить общую эффективность производства. Кроме того, данные, собранные в ходе этих инспекций, могут быть проанализированы командами для оптимизации процесса литья и прогнозирования потребностей в обслуживании, что дополнительно снижает затраты и увеличивает производительность.