Vad är skillnaden mellan machine vision och computer vision?
Machine vision och computer vision är termer som ofta används synonymt, men de avser faktiskt lite olika begrepp. Machine vision är ett brett begrepp som omfattar den teknik och de metoder som används för att tillhandahålla bildbaserad automatisk inspektion och analys för applikationer som automatiserad inspektion, processtyrning och robotstyrning. Å andra sidan syftar datorseende specifikt på det vetenskapliga område som handlar om hur datorer kan få förståelse på hög nivå från digitala bilder eller videor. I grund och botten är maskinseende en praktisk tillämpning av datorseende-tekniker.
Även om de två områdena är nära besläktade finns det några viktiga skillnader mellan maskinseende och datorseende. Maskinseende är vanligtvis mer inriktat på industriella tillämpningar där målet är att automatisera visuella inspektioner eller mätningar. Det kan handla om uppgifter som att kontrollera tillverkade delar för defekter, läsa streckkoder eller styra robotar i monteringslinjer. Machine vision-system är ofta konstruerade för att utföra specifika uppgifter i en kontrollerad miljö, t.ex. på ett fabriksgolv.
Datorseende, å andra sidan, är ett bredare område som omfattar ett stort antal tillämpningar utöver industriell automation. Forskare inom datorseende är intresserade av att utveckla algoritmer och system som automatiskt kan tolka och förstå visuell information från världen omkring oss. Det kan handla om uppgifter som objektigenkänning, bildklassificering och scenförståelse. Computer vision-tekniker används inom en rad olika områden, bland annat inom hälso- och sjukvård, autonoma fordon och förstärkt verklighet.
En av de viktigaste skillnaderna mellan maskinseende och datorseende är den abstraktionsnivå som de arbetar på. Maskinseende system är vanligtvis utformade för att lösa specifika, väldefinierade uppgifter med hjälp av fördefinierade algoritmer och tekniker. Dessa system är ofta optimerade för prestanda och effektivitet i en viss applikation. Forskare inom datorseende är däremot mer intresserade av att utveckla generella algoritmer som kan tillämpas på en mängd olika visuella uppgifter. Detta innebär ofta att man utforskar nya metoder och tekniker för att lösa utmanande problem inom bildanalys och bildförståelse.
En annan skillnad mellan machine vision och computer vision är komplexiteten i de uppgifter som de är avsedda att lösa. Machine vision-system används ofta för relativt enkla uppgifter som kan lösas med hjälp av traditionella bildbehandlingstekniker, t.ex. kantdetektering eller mallmatchning. Dessa system är vanligtvis utformade för att fungera i realtid och kan optimeras för hastighet och effektivitet. Forskare inom datorseende är däremot ofta intresserade av att lösa mer komplexa och utmanande uppgifter, t.ex. objektdetektering i röriga scener eller bildsegmentering. Dessa uppgifter kräver mer sofistikerade algoritmer och tekniker, t.ex. djupinlärning och konvolutionella neurala nätverk.
Sammanfattningsvis är maskinseende och datorseende närbesläktade områden som båda handlar om analys av visuell information. Machine vision är mer inriktat på praktiska tillämpningar inom industriell automation, medan computer vision är ett bredare vetenskapligt område som syftar till att utveckla algoritmer och system för att förstå visuell information. Även om det finns en viss överlappning mellan de två områdena skiljer de sig åt när det gäller vilka uppgifter de är utformade för att lösa och hur komplexa dessa uppgifter är.
