Differenza tra Computer vision e Machine vision in informatica

Al giorno d’oggi e nell’era, gli umani stanno cercando di convincere le macchine a fare tutto ciò che dovrebbero fare. Non è molto difficile per le macchine eseguire semplici compiti meccanici, ma quando si tratta di compiti più complessi, alle macchine viene dato il senso della vista, quello che fornisce la maggior parte dei dati che riceve, di tutti e cinque i sensi. Questa idea non è nuova; in effetti, ormai da anni è un’affascinante materia di fantascienza, ma ormai è una realtà. 

Computer Vision

La Computer Vision (CV) o Visione computerizzata è la scienza di replicare parti della complessità del sistema di visione umana al fine di estrarre informazioni utili da immagini o video digitali. CV è un campo dell’informatica che si occupa di tecnologie e strumenti per rendere i computer per vedere ciò che vedi e interpretare il mondo che li circonda. Grazie ai progressi tecnologici nel campo dell’AI e del Machine Learning, la visione artificiale ha compiuto un enorme balzo verso il futuro. L’idea è quella di creare sistemi digitali replicando il sistema di visione umana con l’obiettivo di elaborare, analizzare e comprendere le immagini digitali ed estrarre informazioni significative dal mondo reale. La visione artificiale mira ad automatizzare le attività che il sistema visivo umano può svolgere. In poche parole, garantisce che le macchine comprendano un’immagine proprio come facciamo noi o, a volte, meglio.

La visione artificiale è un machine learning?

La visione artificiale utilizza tecniche di apprendimento automatico per elaborare le informazioni visive raccolte dall’input visivo, come immagini, grafica o video. La visione artificiale, tuttavia, è unificata da una serie di compiti, che richiedono un po’ di tecniche di apprendimento automatico. L’apprendimento automatico è la scienza che consente di rendere le macchine più simili all’uomo.

La computer vision è migliore della visione umana?

La computer vision è ottima per compiti visivi meno complessi, come l’identificazione di difetti negli oggetti. La visione artificiale non è impossibile, ma è molto impegnativa. Imita le capacità di come il cervello umano elabora le informazioni visive, ma la tecnologia di visione artificiale è per lo più uniforme in tutte le parti del campo visivo.

Machine Vision

La Machine Vision o Visione artificiale è l’uso di tecnologie e strumenti esistenti per aiutare le macchine a comunicare in modo accurato dati o informazioni particolari in modi nuovi e ad applicarli per risolvere i problemi del mondo reale. Il campo di applicazione della visione artificiale è più o meno specifico per gli ambienti industriali, dove i compiti sono molto specificati e le situazioni sono semplificate e ben note. Oggi comprende tutte le applicazioni industriali e non. Una delle applicazioni più comuni del sistema di visione artificiale nella pratica è l’ispezione del prodotto in un’operazione di produzione. Prima di progettare un sistema di visione artificiale, è necessario valutare le attività e le condizioni. Viene anche utilizzato in varie aree applicative aziendali come ispezione, guida, identificazione, monitoraggio e altro ancora.

La visione artificiale è più difficile dell’apprendimento automatico?

La creazione di un sistema di visione artificiale è di per sé un compito impegnativo; parte del problema è la complessità dei dati visivi. Ed è ancora più difficile fare in modo che le macchine eseguano compiti visivi complessi.

Differenza tra Computer Vision e Machine Vision

Definizione 

La computer vision è un campo dell’intelligenza artificiale che si concentra sulla replica di parti della complessità del sistema di visione umana al fine di estrarre informazioni utili da immagini o video digitali. Consente ai computer di elaborare, interpretare e comprendere il mondo visivo. La visione artificiale è un sottoinsieme della visione artificiale che utilizza l’input digitale catturato da una o più telecamere per determinare l’azione, come l’automazione di attività, di solito in un ambiente industriale o produttivo.

Obiettivo

L’obiettivo della visione artificiale è creare sistemi digitali replicando il sistema di visione umana al fine di elaborare, analizzare e comprendere le immagini digitali ed estrarre informazioni significative dall’input digitale. L’idea è di estrarre informazioni utili da immagini o video digitali. La visione artificiale, d’altra parte, mira a sostituire le capacità del sistema visivo umano con una fotocamera e un computer al fine di raccogliere quante più informazioni utili possibili del mondo visivo e trascurare le informazioni non necessarie.

Applicazioni

Il sistema di visione artificiale viene utilizzato in diverse importanti applicazioni come la classificazione delle immagini, il rilevamento dei volti, il rilevamento degli oggetti, la ricerca di immagini, il tracciamento degli oggetti, la didascalia delle immagini e così via. Con l’inizio dei metodi di deep learning, le più recenti applicazioni della computer vision sono nelle auto a guida autonoma, nella robotica, nell’automazione industriale, nella realtà virtuale e nella realtà aumentata. I sistemi di visione artificiale sono utilizzati principalmente nell’ambiente industriale e produttivo per l’ispezione automatica basata sull’imaging e il rilevamento dei difetti, la classificazione degli oggetti, l’identificazione, la guida dei robot, l’ispezione degli imballaggi, la lettura di codici a barre, la verifica del colore, la corrispondenza dei modelli e così via.

Conclusioni

I sistemi di visione artificiale cercano di estrarre informazioni utili da immagini o video digitali e la visione artificiale estende le applicazioni della visione artificiale in ambienti industriali o produttivi. Il primo si concentra sulla comprensione completa dell’input digitale dopo l’acquisizione, l’elaborazione e l’analisi delle immagini. Tuttavia, non tutte le applicazioni industriali richiedono le capacità avanzate dei sistemi di visione artificiale, ed è qui che entra in gioco la visione artificiale. A differenza dei sistemi di visione artificiale che richiedono una fotocamera e un computer, i sistemi di visione artificiale possono essere utilizzati da soli.