机器视觉和嵌入式视觉系统都满足重要角色行业，尤其是在过程控制和自动化。主要是在图像处理能力和大小两个在于之间的差：嵌入式视觉系统提供紧凑效率，和传统的机器视觉系统提供高的性能和通用性。但两者之间的确切边界可能很难牵制...
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许多行业依赖于机器，可以自动捕捉，处理，并以做出决定解释从他们周围的世界的视觉信息。系统，使机器能够“看到”传统上被称为机器视觉系统，它们在汽车制造，医学成像，电子组装和包装中很常见。事实上，任何视觉检测很重要的行业都可能是机器视觉的应用。
“机器视觉”并不是指任何一个特定的技术 - 而是指任何系统，其中一台机器解释视觉信息。这样的系统可以从(通常)2D的世界视图中收集有用的信息，然后使用这些信息生成输出。
例如，考虑一个用于检查输送系统部件缺陷的摄像机系统。通常情况下，当组件经过某一点时，相机会同时拍摄组件的图像，然后将这些未经处理的图像传送给计算机。软件纠正、处理和解释图像，以确定某个特定组件是否有缺陷。如果检测到一个缺陷，系统会产生一个输出来弥补这个缺陷，产生问题的部件会自动从生产线上移除。
这个概念的变体在整个行业中被用来发现各种各样的缺陷，从半导体晶圆的亚微米缺陷到腐烂的西红柿。1,2，3.传统的机器视觉系统(由连接到服务器级计算机的一个或多个图像传感器组成)使用标准组件、驱动程序和图像处理软件。它们可能体积庞大，但安装成本低廉，并能够提供高度精确和通用的图像处理。
嵌入式视觉系统与传统机器视觉系统的不同之处在于如何和在哪里图像处理发生。嵌入式视觉系统的所有功能于一个装置中，通常由以下组成的照相机安装到图像处理器。与主板上的一切，不需要PC - 图像捕捉和处理可以在单个设备中进行。
嵌入式视觉的例子包括自动驾驶汽车和无人机中的模式和物体识别。在这些应用中，空间是非常宝贵的:嵌入式视觉放弃了成熟机器视觉系统的笨重和重量，但仍然提供有用的决策能力。例如，无人机上的一个简单的嵌入式系统可以用来探测地面的距离，从而在响应时进行高度校正。
作为一个经验法则，嵌入式视觉系统是那么强大，但更容易使用和集成比传统的机器视觉系统。嵌入式视觉系统可以花费更多的设置 - 硬件往往是针对具体的应用 - 但非常紧凑，招致降低运营成本，由于降低计算要求和低功耗。
嵌入式视觉系统可以在技术上被认为是机器视觉系统的一个子集，但在功能和应用的差异已经让他们彼此或多或少的不同。直到最近，嵌入式系统一直没能基于PC的系统的性能。
但是，随着近年来可用于特定空间的计算能力的可靠增长，用于机器学习系统的pc变得越来越小，而嵌入式视觉设备的板载处理器变得越来越强大。因此，传统机器视觉和嵌入式视觉之间的差异变得越来越不明显。事实上，当今嵌入式视觉系统中的处理器的处理能力与几年前的机器学习系统相当。4
ALVIUM®技术
盟军视野的范围Alvium相机开发弥合传统的机器视觉和嵌入式视觉之间的差距。
标准的嵌入式图像传感器依赖于主机处理器的处理能力，Alvium相机包括自己的图像信号处理器和智能图像处理库。传感器捕捉到的任何信号都会被处理内部摄像头，然后这个被发送到主机。因此，驾驶员无需使用传感器，从而形成了一种多功能、易于升级、具有前瞻性的嵌入式视觉系统。
传统的机器视觉系统需要传输和处理大量冗余的图像数据。6Alvium系列相机通过执行板载图像校正，包括缺陷像素校正、去模糊、镜像和裁剪，大大减少了主机处理器的计算负担。7
范围包括1500系列和1800系列:高性能工业级相机，可在任何环境下实现持久的传感解决方案。
的Alvium 1500系列是嵌入式视觉系统开发的相机模块。它始建带连接和整合走在了前列，只有一个MIPI CSI-2驱动程序需要覆盖该系列中每相机。该Alvium平台功能最低的功耗高效的电源管理系统。照相机可作为裸板，或具有集成的镜头支座。Alvium摄像机与集成透镜安装件都经过一个精确传感器对准过程，以保证锐，无失真的图像捕捉。
的Alvium 1800系列是传统的机器视觉相机和嵌入的相机之间的交叉。以及特色的1500系列的所有嵌入的图像处理能力，它可以与嵌入式主机处理器使用或通过MIPI CSI-2或USB3 Vision接口连接到PC。
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