承接机器视觉项目到底应该选哪个解决方案？传统机器视觉 vs 人工智能

承接机器视觉项目到底应该选哪个解决方案？传统机器视觉 vs 人工智能

在我们的世界，各种机器视觉模型已经广泛应用在物料加载与递送，在线检测，机器人等诸多应用领域。

当我们决定做一个视觉项目的时候，相信不少人碰到过这样的困惑：到底是走人工智能路线好呢？还是选择传统的视觉方案呢？

事实上，人工智能虽然发展快，但由于人工智能起步晚，机器代际更新比较慢等原因，时至今日，机器视觉大部分仍然以传统视觉解决方案为主流。另外还有一个原因，就是人工智能对开发人员的素质相对要求更高，也是很多视觉项目因此而不得不采用传统的机器视觉解决方案的另一个重要原因。不过，虽然我们不能说人工智能会取代传统机器视觉，但随着时间的推移和人工智能的发展，人工智能的比重势必会进一步得到提升。

以我自己工作的公司丝贝视像为例，这是一家基于人工智能的自动化应用开发公司， 我们也是最早研究将机器学习应用于高精度工业定位的公司。早在2018年初就开始了人工智能应用于高精度工业识别的研究，经过多年的开发和积累，在高精度定位方面积累了不少经验，也开发了一些自己独有的算法，在该领域也可以说具有一定的优势了。和传统算法类似，我们的模型可以快速而准确地识别任何物件，并精准地判断其种类，大小，方位等参数，极小的模型可运行在任何嵌入式器件，平板电脑，或普通电脑上。

基于丝贝视像在机器视觉邻域积累的多年经验，对传统机器视觉与人工智能视觉作了如下一个对比，

 

通过上面这两张图，我们可以看出，相对而言，人工智能的优势还是相当大的。例如，在空间受限的而无法安装附加光源或背景板等传统视觉附件的条件下，人工智能几乎就成为了必须的选项。

更多的情况，则可能需要全方位地融合传统视觉与人工智能。我们前面讲过，人工智能对人员的素质要求比较高，据我们的观察，在同行内这其实已经是不少视觉公司的瓶颈，毕竟人工成本在现代企业，尤其是视觉这种软件类企业中，所占的比重太高了。

人工智能高精度识别的案例演示

下面我们给出基于人工智能的识别结果，可见，精度高，位置准；而且，对于一些不是特别复杂的应用，其计算速度和传统机器视觉相比已经是不相上下，即使在比较暗淡的光照下依然具有非常好的效果。

 

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