機(jī)器視覺系統(tǒng)在日常操作中始終產(chǎn)生大量的圖像數(shù)據(jù)。隨著系統(tǒng)的分辨率，復(fù)雜性和速度的提高，圖像數(shù)據(jù)量繼續(xù)增加。
機(jī)器視覺用戶正在轉(zhuǎn)向云來處理大量數(shù)據(jù)并利用計(jì)算功能。隨著越來越多的機(jī)器視覺用戶看到邊緣計(jì)算的局限性，云的采用率將持續(xù)上升。
圖像數(shù)據(jù)的存儲是云計(jì)算的一個(gè)吸引人的方面，但是近期，互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商提高了上傳速度，使云計(jì)算成為更加實(shí)際的決定。盡管利用云為機(jī)器視覺應(yīng)用帶來許多好處，但用戶正在不同程度地集成它。
機(jī)器視覺中的邊緣計(jì)算和云計(jì)算
一些機(jī)器視覺用戶對將數(shù)據(jù)存儲在異地云中時(shí)非常警惕，他們一直在依靠邊緣計(jì)算。這是在網(wǎng)絡(luò)邊緣（實(shí)際上是在實(shí)際生成的地方）處理數(shù)據(jù)的地方，而不是集中式環(huán)境。
邊緣計(jì)算的主要優(yōu)勢在于，它促進(jìn)了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理而沒有延遲，從而使用戶可以在數(shù)據(jù)生成時(shí)對其進(jìn)行響應(yīng)。但是，在使用邊緣計(jì)算時(shí)存在一些缺點(diǎn)，主要是因?yàn)楫?dāng)今的機(jī)器視覺應(yīng)用程序中的數(shù)據(jù)流太大，無法完全通過邊緣計(jì)算來處理。此外，云可以執(zhí)行邊緣計(jì)算設(shè)備可以執(zhí)行的更為高級的計(jì)算功能。
機(jī)器視覺用戶中云計(jì)算的采用呈上升趨勢
一旦機(jī)器視覺用戶看到了云的全部潛力，他們就更有可能投資云計(jì)算。較早采用云計(jì)算的人是使用3D視覺進(jìn)行分析的人，后者會(huì)生成大量數(shù)據(jù)。在那之后，用戶可能會(huì)在云計(jì)算的下一個(gè)主要采用者中將深度學(xué)習(xí)和人工智能部署到物流，材料科學(xué)計(jì)算以及預(yù)防性或預(yù)測性維護(hù)中。
這些應(yīng)用程序中的每一個(gè)都需要計(jì)算大量數(shù)據(jù)，但即使超出計(jì)算能力，云計(jì)算還有其他好處。云的巨大存儲容量使機(jī)器視覺用戶可以追溯測試歷史圖像，以驗(yàn)證過程質(zhì)量并追溯產(chǎn)品故障。
機(jī)器視覺用戶正在轉(zhuǎn)向云來處理大量數(shù)據(jù)并利用計(jì)算功能。隨著越來越多的機(jī)器視覺用戶看到邊緣計(jì)算的局限性，云的采用率將持續(xù)上升。如果您在機(jī)器視覺檢測方面有需求,歡迎來了解機(jī)器視覺檢測方面更多的內(nèi)容！
