嵌入式视觉与机器视觉的区别

机器视觉系统传统上依赖于个人电脑。从帧捕获器或接口卡的图像将图像数据发送到计算机，然后计算机分析图像并将信息转发到系统的另一部分。该系统通常包括摄像头、PC机和连接两者的电缆。但电子产品有小型化的趋势。

该行业现在正普遍使用单板计算机(spc)。相机电子产品也变得更小了。没有外壳的小型相机现在是一种选择，导致相机集成到紧凑的系统。由于这些发展，用于新的应用的高度紧凑的相机系统正在被创造出来。这些是嵌入式视觉系统。

机器视觉特征

尽管这是一项较老的技术，但机器视觉已经有了改进。它的组成部分，PC、摄像头和连接，在几年前都比现在大得多。机器视觉通常依赖于标准操作系统和接口协议。使用商业图像处理库可以很容易地编写软件。

更新解决方案的原因不是性能。这是因为基于pc的机器视觉系统既复杂又笨重。由于涉及的接口数量众多，将它们集成到现有系统中可能比较棘手。

嵌入式视觉进步

嵌入式视觉系统通常比基于pc的系统更容易使用和集成。它们的活动部件也更少，需要的维护也更少。它们通常只包括一个没有外壳的相机(板载相机)，通过连接器连接到处理板(嵌入式板)。这些接口主要是USB, Basler 's BCON用于MIPI或BCON用于LVDS。这些组件被组合成一个设备，从相机发送的图像直接在系统的处理板上处理。

随着机器学习的进步，嵌入式视觉系统能够对相机捕捉到的图像进行分类。在过去，软件开发人员花费了大量的时间和精力开发算法，以根据项目的特征对其进行分类。但是机器学习算法可以根据已经看到的东西的“经验”来学习区分不同的物品。

嵌入式视觉应用程序

嵌入式视觉系统可以在各种各样的应用中找到——从日常设备到自动化智能工厂等等。它们的小尺寸和强大的处理能力使它们适合广泛的工业应用，从制造汽车和车辆零部件，化工和制药，电子，到工业机器人和自动化包装系统。但这个清单还不止于此。它们还被用于自动驾驶汽车和驾驶员辅助系统、无人机、生物识别、医疗成像和空间成像。

嵌入式视觉和机器视觉都是非常有效的系统。选择一个系统而不是另一个系统取决于当前和预期的应用程序需求。

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