50个计算机视觉示例及应用
计算机视觉通过使机器能够看到、理解和对视觉数据采取行动，正在改变各个行业的面貌。从优化生产线到增强工作场所的安全性，再到监控交通基础设施，人工智能驱动的视觉系统正在大规模推动效率、准确性和自动化的提升。
还不确定计算机视觉如何对您有所帮助？在本指南中，我们分解了 50 个企业正在部署计算机视觉的实际用例。了解如何自动化分类、计数、缺陷检测、读取发票、创建零售陈列图、查找缺失产品、跟踪品牌标志、检测火灾等。
这些示例展示了视觉人工智能如何改变物流、医疗保健、农业、零售等行业的未来，并影响我们的日常生活。
探索计算机视觉示例及实际应用
让我们深入了解计算机视觉如何通过实际示例塑造自动化的未来。
1. 自动化分类
自动化分类是一种技术驱动的过程，计算机视觉系统用于根据特定特征（如大小、形状、颜色、纹理、条形码或其他视觉特征）识别、分类和排序物品或材料。一些示例包括次品分类、水果分级、包裹分类和药丸分类。
2. 计数对象
您可以使用计算机视觉检测并计数传送带上的对象。在许多制造环境中，传送带用于运输物体，尤其是小部件，如螺栓、螺母或其他紧固件，通过生产的各个阶段。能够可靠地实时计数这些对象可以改善库存管理、质量保证和整体效率。
3. 质量控制
借助计算机视觉，您可以检测任何对相机可见的缺陷——例如识别产品规格中的细微变化，如颜色、纹理、标签不准确以及其他微小的不完美之处。当检测到缺陷时，您可以触发自动化系统，例如将产品从装配线上移除。或者，如果缺陷率达到定义的水平，您可以提醒工人装配线上可能存在间题。
4. 避免堵塞
人工智能辅助监控系统可以帮助避免昂贵的堆积问题。计算机视觉可以持续跟踪生产线上的货物移动，并识别组件是否尺寸错误或角度不正确。当检测到问题时，它可以触发警报，让生产团队主动解决问题。
5. 预测性维护
定期维护对于延长任何产品的使用寿命至关重要。通过定期监控昂贵设备的裂缝、变化、锈蚀和缺失部件，制造商可以防止意外故障并避免运营中断。
6. 缺陷检测
缺陷检测可用于检测广泛的缺陷，包括表面缺陷、结构问题和材料不一致性。表面缺陷（如划痕、凹痕或瑕疵）在产品的外观上可见。另一方面，结构问题（如裂缝或层间剥离）可能是内部的，需要更先进的检测技术。一个很好的例子是航空领域；外部裂缝或凹痕可能会影响飞机的空气动力学。计算机视觉系统可以快速处理大量数据，缩短检测时间。它们也较少受到人为错误的影响，并且在缺陷识别的准确性和一致性方面更具优势。了解如何使用计算机视觉检测金属缺陷和陶瓷缺陷。
7. 工作场所安全
使用计算机视觉分析和检测人员跌倒。这可以用于识别制造设施中的跌倒，因为跌倒可能对正在进行的运营构成重大危险。计算机视觉可以区分可能是跌倒的情况与有人跪下以及其他涉及非站立姿势的自愿行为。
8. 区域监控
计算机视觉的一个潜在用途是识别人员何时进入限制区域，这可以用于监控进入区域并计数区域内的人数，以确保该区域不会过于拥挤。了解如何创建自己的实时人员检测模型，以及如何为系统添加区域监控功能。
9. 检查标签
在装配线、包装厂或其他工业环境中（如食品和饮料、制药和制造业），准确的标签对于合规性、可追溯性和客户满意度至关重要。计算机视觉用于标签检查可以包括：确保产品上有标签；确认标签放置在产品上的正确位置；检测标签是否错位或验证标签的方向（例如，没有上下颠倒或旋转）；检查是否有缺陷，如污渍、模糊或缺失文字/图像；验证文字、条形码、二维码或标志是否正确且清晰可读；确保条形码或二维码可读且与预期数据匹配。
10. 对齐检测
检查对象的对齐涉及确保它正好处于所需位置，并且方向正确。在许多领域，对象的对齐和位置需要高度精确。例如，在制造业中，即使是微小的错位也可能导致缺陷。同样，在机器人技术中，准确的定位对于执行任务（如抓取物体）至关重要。幸运的是，计算机视觉可以用于检测二维和三维对齐。
11. 自动化颜色感知
自动化颜色检测在我们的日常生活中比我们意识到的更重要。例如，它可以帮助工厂确保产品看起来恰到好处，通过检查颜色差异。在汽车中，它有助于停车和保持在正确的车道上。甚至您的智能手机也使用颜色检测来改善照片效果并应用酷炫的滤镜。借助计算机视觉，您可以识别图像中对象的主要颜色。您还可以统计像素颜色。
12. 自主无人机
UPS Supply Chain Solutions 正在通过自主无人机跟踪库存。无人机推出的配送地点有一个 266,000 平方英尺的存储区，并管理每年超过 930,000 次库存移动。在 UPS 站点，用于库存流程的小时数已经减少了一半。
13. 读取纸质收据
使用视觉人工智能模型，您可以拍摄收据的照片并提问以检索有关收据的特定信息（例如，单个物品的花费金额）；检索收据中的所有文字；计算交易中添加的税额等。了解如何使用人工智能以编程方式读取收据。
14. 读取发票
使用像 GPT 或 Gemini 这样的模型，您可以读取发票的文本并将其检索为纯文本。然后可以将这些信息用于业务逻辑。例如，您可以构建一个工具，截取 PDF 发票的屏幕截图并检索特定信息，或者构建一个用于数字化旧发票的工具。了解如何使用人工智能读取发票。
准确提取食品标签上的营养数据是困难的，因为标签信息的可变性、标签的大小以及当前视觉模型的能力。传统的光学字符识别工具难以应对食品标签的复杂性和可变性，但像 GPT-4o 这样的视觉语言模型提供了一种强大的、上下文感知的解决方案。探索如何构建一个使用视觉语言模型高效、准确地提取营养数据的应用程序。
16. 创建零售陈列图
零售陈列图可以帮助确保商店布局的每一个细节都符合业务要求。通过利用陈列图，零售商可以确保遵守供应商协议，衡量价格变化、产品促销等措施的有效性等。借助计算机视觉技术，零售商和供应商可以自动化创建动态且可扩展的陈列图，以确保产品在零售货架上正确堆放。
17. 自动停车标志违规检测
这种自动停车标志违规检测器使用了在 Roboflow 中微调的对象检测模型，结合 Roboflow 的 PolygonZone 来识别违反停车标志的车辆。未能停车的车辆的视频记录将被标记以供报告。
18. 太阳能屋顶测量
对于太阳能企业和安装商来说，准确估算屋顶表面积对于规划、成本核算和优化特定房屋上可以安装的太阳能板数量至关重要。传统的屋顶测量方法耗时且劳动密集型。然而，随着计算机视觉的进步和高分辨率航拍图像的可用性，现在可以高效地自动化这一过程。
19. 农业机器人
视觉赋能的机器人用于监控植物生长、完成收割任务等。像 LaserWeeder 这样的机器在北美、欧洲和澳大利亚等国家广泛使用，利用计算机视觉和深度学习识别并清除农田中的杂草。
20. 自动驾驶汽车
自动驾驶汽车配备了先进的驾驶辅助系统，这些系统使用计算机视觉来改善驾驶体验。例如，特斯拉的自动驾驶系统由八个视觉摄像头组成，这些摄像头可以处理 360 度的视野，覆盖范围可达 250 米。根据这些八个摄像头收集的数据，硬件可以分析现实世界的信息并检测行人、车道和交通标志。
21. 仓库机器人
使用计算机视觉的机器人可以用于库存管理、仓库导航和包裹分类应用。例如，亚马逊在其仓库中使用自主机器人，如 Proteus，用于管理
重达 800 磅的大包裹，将它们从库存区运送到发货区。
22. 计数穿过线的对象
计算机视觉使创建线计数器变得简单，可以计数任何对象。例如，您可以创建一个线计数器来监控交通，当汽车穿过给定点时增加计数。了解如何构建一个应用程序，用于计算视频中穿过给定点的汽车数量。
23. 体育中的球和球员跟踪（零售店中的脚步路径跟踪也是如此）
体育中的球员和球跟踪已经成为一个非常强大的分析工具。无论是足球、篮球还是板球，这样的跟踪系统都可以用来记录精确的三维轨迹、预测球的路径，甚至识别球员之间的互动，为球员的表现、团队策略和比赛动态提供有价值的见解。一种新的基于计算机视觉的系统，即半自动越位技术（SAOT），在 2022 年 FIFA 世界杯上首次引入。该技术现正用于 2024-2025 赛季的英格兰足球超级联赛。
24. 删除图像背景
如果您正在制作海报或贺卡，并需要删除图像的背景，您实际上可以使用计算机视觉来实现。了解如何使用计算机视觉构建自己的自定义背景移除应用程序。
25. 模糊您的电脑屏幕
您甚至可以使用计算机视觉技术在敏感时刻自动模糊您的屏幕，例如在切换标签或浏览器时。这可以被直播主播用来在切换标签时模糊屏幕，减少意外打开显示敏感信息的标签的可能性。
26. 数鸡蛋
计算机视觉可以用于创建鸡蛋计数和跟踪系统。轻松监控和计数鸡蛋（或任何需要库存的地方），帮助您保持准确的库存，并在数量低时自动下单。
27. 健身动作纠正
当涉及到理解和量化实时发生的现实世界活动时，计算机视觉是一个有用的工具。通过姿势估计跟踪人体运动是一种常见的方法，用于评估运动或一般身体运动，以帮助了解正确的姿势和技术。了解如何使用关键点或姿势估计模型构建自定义计算机视觉应用程序。
28. 制作阅读助手
读者在遇到新单词或不熟悉的单词时可能会遇到困难。您可以使用计算机视觉创建一个交互式阅读助手，该助手可以检测图像中的特定单词，并使用 GPT-4 朗读它们。这样，读者可以听到单词，这有助于了解单词的发音。
29. 植物病害检测
早期检测和诊断影响植物叶片的疾病可以显著减少作物损失并提高农业环境中的生产力。例如，计算机视觉可以用于预测番茄叶片疾病。
30. 安保中的人数统计
统计和跟踪大量人员进出活动场所是一项挑战，尤其是当安全是首要任务时。传统的人员监控方法使得安保官员难以实时跟踪每个人。使用计算机视觉统计人数是一种很好的方式，用于分析特定区域内的人数。
31. 从表格中提取数据
从扫描文档或图像中提取特定文本或结构化信息曾经是一个极其困难的挑战。然而，随着像 Claude 这样的模型的出现，从文档中检索表格内容等数据变得前所未有地容易。
32. 自动化钢筋计数
手动计数钢筋是一项耗时且容易出错的任务。但是，您可以使用计算机视觉自动化钢筋计数。您可以使用微调的计算机视觉模型来计数单根钢筋，这对于构建库存管理和验证质量系统非常有用。
33. 评估车辆损坏
使用计算机视觉，您可以识别车辆的视觉缺陷。这可以用于汽车制造商的检查系统，也可以用于帮助根据任何视觉损坏计算二手车的价值等。使用摄像头和人工智能，计算机视觉可以即时分析您汽车损坏的照片，识别问题并甚至估算严重程度。
34. 测量对象
在执行合格/不合格检查时，测量对象的尺寸非常重要，尤其是在生产、分发高价值商品或大量商品的环境中。借助计算机视觉，您可以在动态环境中通过分割感兴趣的对象并返回您选择的单位中的宽度、长度和高度，自动化尺寸检查过程。了解如何测量鱼的大小。说到鱼，Tidal 正在使用计算机视觉监控鲑鱼养殖场，以在造成严重损害之前捕捉潜在问题——例如海虱。
35. 检查巧克力盒
在装配线上准备巧克力盒时，确保每个盒子符合您的规格至关重要。盒子里应该有正确数量的巧克力，盒子应该按照预定的顺序排列，巧克力应该状况良好，没有轻微融化或刮痕。您可以使用计算机视觉对巧克力盒进行各种视觉检查。
36. 检查瓶盖
在瓶子可以包装分发之前，必须进行检查以确保瓶盖的完整性。如果瓶盖没有正确密封，它必须在包装和分发之前被拒绝。计算机视觉可以用来识别瓶盖是否正确密封，以及检查瓶子上是否有瓶盖。了解如何构建一个瓶盖检查系统，以验证瓶盖的完整性。
37. 药丸计数和识别
计算机视觉可以用来检测、识别和计数药丸。药丸很小，因此通常很难识别。逐个计数药丸既令人厌倦又繁琐，给本已捉襟见肘的医疗保健员工带来了压力。错误识别和因此错误管理药物的后果可能是灾难性的。
38. 医疗器械的无菌处理
无菌处理是另一个依赖可追溯性的过程，以确保医院顺利运行。如果无菌处理没有有效执行，会对患者护理产生负面影响，并且对医院系统来说代价高昂。在清洁和消毒、包装、灭菌和分发之间，计算机视觉可以被部署来简化这一过程。
39. 个人防护装备监控
计算机视觉模型可以被部署在医院环境中，如急诊室的候诊区，首先检测个人是否正确使用了个人防护装备，然后模糊画面中个人的面部以确保隐私得到保护。这些分析可以被运营专家用来更好地分配资源，并确保正确使用个人防护装备。
40. 人工智能辅助癌症筛查
经过良好训练的计算机视觉模型能够检测出可能被医疗专业人士遗漏的癌细胞。当计算机视觉模型以这种方式部署，作为医生初步诊断后的第二次检查时，它可以鼓励医生在模型发现潜在癌细胞时重新审视图像。
41. 缺失物品检查
您可以使用计算机视觉来计数包装中的产品数量。这对于确保食品和饮料产品包装的数量非常理想。例如，您可以实施一个检查，以确保在密封和准备分发之前，一个盒子包含 12 瓶。如果一个盒子没有包含正确数量的瓶子，它可以被送去做进一步处理。了解如何使用计算机视觉构建缺失物品检查系统。
42. 院场管理
使用计算机视觉，您可以准确跟踪院场中的集装箱。例如，通过在任何牵引车上安装摄像头，您可以被动地收集集装箱位置数据，以获得连续的实时信息流。该摄像头的镜头随后可以被处理以检索底盘 ID、集装箱 ID、集装箱品牌以及您需要记录的任何其他视觉信息。了解使用如何计算机视觉构建院场管理系统。
43. 检测速度
您甚至可以使用计算机视觉估算车辆的速度。探索从对象检测到跟踪再到速度估算的整个过程，本教程将为您详细介绍。
44. 智能停车
我们花费大量时间在各个地方之间通勤，停车总是令人烦恼的。例如，在购物时在商场找到停车位可能是一项令人沮丧的任务。鉴于此，摄像头和计算机视觉算法可以在停车场中协同工作，以了解是否有车辆占据了停车位。了解如何在停车管理系统中使用目标检测。
45. 跟踪品牌标志
使用计算机视觉，您可以在图像或视频中检测品牌标志。计算机视觉解决方案使您能够发现视频中何时出现品牌标志，以及品牌标志在屏幕上停留了多长时间。这些信息可以被品牌用来量化其影响力，广告提供商和广播公司用来验证是否满足了屏幕时间的赞助要求，以确保品牌标志不会出现在特定场景中（例如，当有人吸烟时），等等。
46. 监测植物生长
在农业、生态和科学领域，测量植物生长至关重要。例如，植物生长指标为优化作物产量、管理生态系统、研究环境变化以及进行植物生物学研究提供了有价值的信息。在生物技术领域，研究人员使用植物生长测量来评估遗传修饰的效果，并开发具有改良性状的作物，例如对害虫、疾病或环境压力具有抗性的作物。了解如何使用计算机视觉监测植物生长。
47. 空中火灾检测
传统的火灾检测技术通常依赖于地面设备或卫星图像，这些技术在准确性、速度和覆盖范围方面可能存在局限性。为了应对日益增长的野火威胁，可以使用计算机视觉。当使用计算机视觉在大片森林中部署时，它可以实现更早地检测野火，这些区域对于人类来说很难每天进行监控。了解如何使用航拍图像检测火灾
。
48. 在线考试监考
在线监考系统在远程环境中确保公平、诚实地评估学生的知识和技能方面发挥着关键作用。一些学生可能会在这些评估中使用智能手机，因此检测并阻止这种行为至关重要。您可以构建一个使用计算机视觉创建在线监考系统。
49. 国际象棋游戏记录器
带有传感器的棋盘价格约为 500 美元！这个价格对于普通棋手或当地棋社来说并不容易接受。使用计算机视觉，您可以制作一个智能国际象棋记录器，用于记录和分析您的国际象棋比赛。
50. 检测石油泄漏
由于到达受影响区域的后勤困难，清理石油泄漏是一项昂贵的工作。在派遣清理团队之前，精确测量泄漏的特性（如体积、厚度和范围）至关重要，以最大化资源利用并节省成本。这就是计算机视觉成为检测石油泄漏的重要工具的原因。
