机器视觉系统在日常操作中始终产生大量的图像数据。随着系统的分辨率，复杂性和速度的提高，图像数据量继续增加。
机器视觉用户正在转向云来处理大量数据并利用计算功能。随着越来越多的机器视觉用户看到边缘计算的局限性，云的采用率将持续上升。
图像数据的存储是云计算的一个吸引人的方面，但是近期，互联网服务提供商提高了上传速度，使云计算成为更加实际的决定。尽管利用云为机器视觉应用带来许多好处，但用户正在不同程度地集成它。
机器视觉中的边缘计算和云计算
一些机器视觉用户对将数据存储在异地云中时非常警惕，他们一直在依靠边缘计算。这是在网络边缘（实际上是在实际生成的地方）处理数据的地方，而不是集中式环境。
边缘计算的主要优势在于，它促进了实时数据处理而没有延迟，从而使用户可以在数据生成时对其进行响应。但是，在使用边缘计算时存在一些缺点，主要是因为当今的机器视觉应用程序中的数据流太大，无法完全通过边缘计算来处理。此外，云可以执行边缘计算设备可以执行的更为高级的计算功能。
机器视觉用户中云计算的采用呈上升趋势
一旦机器视觉用户看到了云的全部潜力，他们就更有可能投资云计算。较早采用云计算的人是使用3D视觉进行分析的人，后者会生成大量数据。在那之后，用户可能会在云计算的下一个主要采用者中将深度学习和人工智能部署到物流，材料科学计算以及预防性或预测性维护中。
这些应用程序中的每一个都需要计算大量数据，但即使超出计算能力，云计算还有其他好处。云的巨大存储容量使机器视觉用户可以追溯测试历史图像，以验证过程质量并追溯产品故障。
机器视觉用户正在转向云来处理大量数据并利用计算功能。随着越来越多的机器视觉用户看到边缘计算的局限性，云的采用率将持续上升。如果您在机器视觉检测方面有需求,欢迎来了解机器视觉检测方面更多的内容！
