機器視覺和電腦視覺是我們傾向於互換使用的術語，但它們根據上下文而具有略微不同的含義。這兩種相互關聯的視覺技術都指的是使機器具備「眼睛」來識別、偵測和辨識物體，但兩者之間存在一些關鍵差異。
什麼是電腦視覺？
電腦視覺 (CV) 是指更廣泛的跨領域 AI 領域，其側重於訓練電腦透過數位影像和視訊內容自動偵測特定物體並建立模式。電腦視覺一詞通常指 AI 和機器學習的學術分支。
電腦視覺的主要目標是複製人類眼睛的複雜性，並提取可用於機器學習演算法的重要資料。這些演算法被內建到模型中，然後進行預訓練並儲存在機器學習庫中。然後，最終使用者可以利用這些機器學習庫 (如 TensorFlow)，快速無縫地將其想法與預訓練模型結合，以進行 AI 推論。隨著 AI 和機器學習在多個時代的進步，電腦視覺在準確度、信賴水準、可用性以及整體創新方面取得了顯著的改進。
常見的電腦視覺應用：
- 物體偵測
- 影像分類
- 臉部與手勢辨識
- 文字辨識 (OCR)
- 機器人導引
-
與更多
什麼是機器視覺？
機器視覺 (MV) 是電腦視覺的一個分支，其中硬體和電腦視覺應用被整合到機械中，以增強實際流程和操作。機器視覺的總體目標是將物聯網感測器、AI 電腦視覺軟體和機器視覺系統協同作用，使其能夠「看見」。它能夠即時精確地自動化和提高某些任務的效率。工業部門是主要需求者和首批將機器視覺技術應用於生產線的先驅之一。這帶來了卓越的性能改進和顯著的瓶頸減少。
常見的機器視覺應用：
- 品質檢測
- 缺陷偵測
- 物體分類與處理
- 預測性維護
- 安全與監控
- 與更多
電腦視覺和機器視覺之間有何不同？ (電腦視覺 vs. 機器視覺)
電腦視覺和機器視覺的區別在於，機器視覺利用電腦視覺技術來推動現有或新系統中的增強流程。這兩種視覺技術偶爾會互換使用的主要原因是機器視覺是電腦視覺的一個子集或分支。電腦視覺一詞通常用於 AI 學術和深度學習程序的背景下，而機器視覺則指整合視覺 AI 應用的完整系統解決方案。
除了機器視覺是電腦視覺的一個分支外，這兩種視覺 AI 技術的運用方式也有一些關鍵區別：
深度學習訓練與 AI 推論
電腦視覺應用通常適用於深度學習訓練，因為其主要目標是開發準確的資料集模型。機器視覺應用使用 AI 推論，其採用經過訓練的預設模型並實施新資料以進行實際部署。例如，電腦視覺可以看作是大學教授，為學生提供知識和基礎。從那裡，新畢業生將其精煉的知識應用到其職業中。
即時處理
相較於電腦視覺僅處理專業人員精心準備的預定資料集，機器視覺應用需要擷取大量資料以進行即時處理。
部署垂直領域
由於市場需求，這兩種視覺 AI 技術共享相同的部署垂直領域。電腦視覺開發的精確且可靠的資料集，對於機器視覺應用成功部署和運作至關重要。現今有許多垂直領域都整合了機器視覺。從工業自動化到能源領域，機器視覺已廣泛應用於顯著提高任務和流程的效率。
機器視覺的目的
傳統上，工人會在組裝/生產線上實體檢查和檢驗每項資產或產品，以確保其符合所有標準。由於其關鍵性和時效性，這種品質控制過程可能成為生產的主要瓶頸。藉助機器視覺，物聯網設備和機器視覺系統協同合作，以超人的準確性和速度自動化品管流程。甚至有些應用中，機器視覺可以識別肉眼無法看到的缺陷、圖案和異常。機器視覺是一項創新技術，正以卓越的性能能力徹底改變幾乎所有垂直市場。
在堅固邊緣啟用機器視覺
為本地機器視覺部署計算解決方案時，可靠性和處理能力是兩個主要挑戰。在考慮任何類型的即時計算之前，優先考慮部署可靠性至關重要。在堅固邊緣，不合格的計算解決方案容易受到不穩定的電源條件、極端的工廠條件和非常規環境的影響。這就是為什麼工業電腦在啟用機器視覺應用方面扮演著至關重要的角色。我們的高性能旗艦級工業 GPU 電腦，例如我們的AI 邊緣推論電腦 (RCO-6000-RPL)和機器視覺電腦 (VCO-6000-RPL)，專為承受不同工廠條件並在這些條件下保持運作而設計。
此外，機器視覺應用需要高效能運算才能進行低延遲分析和即時處理。這透過制定異構運算方法來實現效能加速。工業電腦利用異構方法，透過實施 CPU、GPU、TPU 和其他特定領域架構來建構最佳化系統，以實現有效的資料整合和擷取。
機器視覺應用的硬體技術
工業 GPU 電腦中的異構運算是機器視覺的主要驅動力。透過結合精心挑選的組件，Premio Inc. 等邊緣運算製造商可以建構專為機器視覺應用最佳化的系統。每個組件都必須達到某種程度的工業級可靠性和性能，以應付這些複雜的邊緣視覺 AI 工作負載。
用於機器視覺的專用硬體加速器：
- CPU：用於任務管理和單執行緒工作負載的循序處理。半導體製造商已開發出專為嵌入式部署量身訂做的特定 CPU 模型。這些嵌入式模型在低 TDP 下具有高效能，並具有延長的產品生命週期管理。
- GPU：用於具有平行處理的複雜機器學習工作負載的強大處理器。工作站級 GPU 專為邊緣 AI 加速而設計，重點在於 TOPS 性能和穩定的驅動程式路線圖。
- TPU：設計用於以超緊湊的 M.2 外形規格和最小功耗處理輕量級 AI 推論工作負載。非常適合在空間受限的部署中啟用 AI 工作負載。
- NPU：微處理器層級的整合式 AI 加速。半導體製造商已意識到機器學習的重要性，並在其處理器中實施了專用的低功耗 AI 引擎。
探索更多關於 CPU 與 GPU 與 TPU 之間的差異 >>
PCIe 用於 GPU 支援、高速 I/O 和彈性擴充
PCIe 對於工業 GPU 電腦在驅動和實現機器視覺應用方面扮演著至關重要的角色。它與異質運算直接相關，因為它提供了將核心硬體加速器整合到系統中的能力。透過提供低延遲的高速資料傳輸量，並與硬體加速器建立標準化相容性，PCIe 使得各種組件能夠協同合作，共同推動複雜的 AI 工作負載，例如機器視覺。
此外，PCIe 為 I/O 擴充、額外的 GPU 支援等鋪平了近乎無限的可擴展性和升級途徑。
記憶體 (RAM) 的重要性
機器視覺應用需要高速記憶體 (RAM) 來實現即時處理。記憶體暫時儲存大量資料以供立即存取和使用。工業 GPU 電腦使用DDR SODIMM 記憶體以提高耐用性並實現緊湊的尺寸。在某些工業電腦中，支援ECC 記憶體以延長運作可靠性；延長正常運作時間並降低系統故障的可能性。
IoT 感測器和攝影機的連接性
I/O 連接性對於驅動機器視覺應用至關重要，但卻經常被忽視。工業 GPU 電腦旨在為 IoT 攝影機和感測器提供相容的 I/O，以連接並無縫處理原始數據，從而獲得即時洞察。USB 和 GigE 是常見的視覺攝影機介面，它們在以下方面提供了最佳平衡：
- 頻寬速度
- 高解析度影像
- 幀率
- PoE 支援
- 電纜長度可靠性
這些連接介面功能對於傳輸高品質資料進行 AI 分析的整體效能和可靠性至關重要。由於機器視覺系統的部署規格各不相同，工業電腦必須提供彈性以滿足各種 I/O 配置。無論是 PoE 支援、M12 連接類型、USB 3.2 (10 Gbps) 埠，甚至是高速網路，工業 GPU 電腦都應具備彈性，透過固定板載 I/O 或 Premio 的EDGEBoost I/O 模組來滿足這些要求。
推動機器視覺系統的工業 GPU 電腦
Premio 擁有多個旗艦產品系列，專為整合到完整的機器視覺系統而量身定制。每個產品系列都作為工業積木，讓系統整合商和 OEM/ODM 開發人員能夠為其部署需求選擇最優化的邊緣解決方案。從 RCO-6000 系列的 EDGEBoost 技術提供的 I/O 和效能加速客製化，到 VCO-6000 系列的全高、全長雙 GPU 支援，我們為各種機器視覺應用提供可靠的堅固型邊緣電腦。