机器视觉就像计算机系统的“眼睛”，而人工智能就像“大脑”，它们一起具有广泛的应用程序和用例，例如，在制造业中，机器视觉可用于保持产品质量、检测错误、识别包装中的文本、计数对象等，据调查，机器视觉市场巨大且不断增长，到 2022 年，其规模将可达到486亿美元。
机器视觉如何工作？
机器视觉使用传感器和摄像头进行视觉输入，并使用软件训练算法从输入中提取信息，输出是判决或行动。机器视觉使用数据作为燃料，算法反复分析数据，直到它成功地根据它们的相似性识别数据。例如，学习识别汽车轮胎缺陷的视觉模型需要识别满足标准的轮胎和有缺陷且必须被拒绝的轮胎，并区分这两者，这在深度学习的帮助下是可能实现的。
机器视觉有哪些应用？
1、图像分类—图像分类是指将图像识别和分类为某些组或类。例如，机器视觉系统需要识别轴承的图像，还要理解轴承属于齿轮链。
2、物体检测—机器视觉可以借助其图像分类能力检测物体，从而检测装配线中的损坏，而无需任何人工干预。
3、对象跟踪—对象的跟踪是在对象识别和检测完成后执行的。借助顺序图像和视频捕获技术，可以实时跟踪对象。
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机器视觉系统的固定成本包括哪些内容？
硬件成本主要是固定的，它包括机器视觉系统的基本部分，如工业相机、适当的照明、适当的软件处理系统和支持架构，这些部件对机器视觉系统至关重要，如果缺少任何部件，将无法使用机器视觉系统，根据您的要求，您可以选择价格不等应用零件。
您需要考虑哪些设备成本？
1、工业相机 – 用于在机器视觉系统中拍摄物体图像的相机称为 CCD 相机。这些相机产生的图像清晰而准确，有一种称为双输出相机的新相机系列也可以更快地再现图像，CCD彩色相机也是一项新技术，可以帮助计算机视觉系统更好地区分物体和背景，从而实现更快的识别和检测。
图像采集卡 – 图像采集卡是专门的模数转换器。他们的工作是将视频和图像转换为数字信息。通过使用动态增强和图像处理等功能，新一代图像采集卡具有更高的稳定性和准确性。
2、个人电脑 – 机器视觉系统在个人电脑的帮助下变得不那么笨重了。机器视觉系统的输入和输出要求由当今一代的个人计算机处理。此类计算机嵌入在支持该软件的硬件中。它们小而有效。PC 中的分布式智能还有助于提高工厂自动化速度，并非常有效。
3、系统软件 – 随着时间的推移，软件变得更加模块化。高级库和卓越的图形用户界面使通过个人计算机操作系统开发、设计和维护机器视觉工具成为可能。用于支持机器视觉的所有工具和技术也都与 PC 兼容，因此此类工具不存在集成问题，并且系统的性能无缝发生。
4、新技术 – 信息和数据传输通过 USB 等高速串行数据端口进行。这些技术增强了机器视觉系统的能力，嵌入式 PC 和功能强大的数码相机相互配合，充分利用机器视觉系统。由于这种技术的发展，信息和数据传输中的实时视频速率也已经实现。
您需要处理哪些可变成本？
可变成本因公司规模、所需人力和其他此类因素而异。例如，如果公司拥有熟练的工程师，那么机器视觉定制会更容易、更方便，您的机器视觉解决方案可以以更便宜的价格设计，但您的人力成本会很高，成本也可能因您的业务计划和未来目标而异。
机器视觉系统的维护成本是多少？
机器视觉系统中的训练数据存储在云端，如果定期进行升级和硬件更改，成本不会很高，随着人工智能与机器视觉的集成，高计算复杂性也降低了，这也优化了成本。
由于当今的技术优化，一个完整的机器视觉系统的价格可以在几万到十几万元之间，包括硬件成本、软件成本、计算成本和存储成本，与人工检测相反，基于人工智能的工具和算法的使用大大降低了机器视觉系统的成本，云基础设施和更模块化、更高效、更简约的技术结合在一起，使实现这一壮举成为可能。
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