機器視覺系統(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，復雜性和速度的提高，圖像數(shù)據(jù)量繼續(xù)增加。

機器視覺用戶正在轉向云來處理大量數(shù)據(jù)并利用計算功能。隨著越來越多的機器視覺用戶看到邊緣計算的局限性，云的采用率將持續(xù)上升。

圖像數(shù)據(jù)的存儲是云計算的一個吸引人的方面，但是近期，互聯(lián)網(wǎng)服務提供商提高了上傳速度，使云計算成為更加實際的決定。盡管利用云為機器視覺應用帶來許多好處，但用戶正在不同程度地集成它。

　　機器視覺中的邊緣計算和云計算

一些機器視覺用戶對將數(shù)據(jù)存儲在異地云中時非常警惕，他們一直在依靠邊緣計算。這是在網(wǎng)絡邊緣（實際上是在實際生成的地方）處理數(shù)據(jù)的地方，而不是集中式環(huán)境。

邊緣計算的主要優(yōu)勢在于，它促進了實時數(shù)據(jù)處理而沒有延遲，從而使用戶可以在數(shù)據(jù)生成時對其進行響應。但是，在使用邊緣計算時存在一些缺點，主要是因為當今的機器視覺應用程序中的數(shù)據(jù)流太大，無法完全通過邊緣計算來處理。此外，云可以執(zhí)行邊緣計算設備可以執(zhí)行的更為高級的計算功能。

　　機器視覺用戶中云計算的采用呈上升趨勢

一旦機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算。較早采用云計算的人是使用3D視覺進行分析的人，后者會生成大量數(shù)據(jù)。在那之后，用戶可能會在云計算的下一個主要采用者中將深度學習和人工智能部署到物流，材料科學計算以及預防性或預測性維護中。

這些應用程序中的每一個都需要計算大量數(shù)據(jù)，但即使超出計算能力，云計算還有其他好處。云的巨大存儲容量使機器視覺用戶可以追溯測試歷史圖像，以驗證過程質量并追溯產(chǎn)品故障。

機器視覺用戶正在轉向云來處理大量數(shù)據(jù)并利用計算功能。隨著越來越多的機器視覺用戶看到邊緣計算的局限性，云的采用率將持續(xù)上升。如果您在機器視覺檢測方面有需求,歡迎來了解機器視覺檢測方面更多的內(nèi)容！