在人工智能技术迅猛发展的今天，机器视觉（Machine Vision）已成为制造业、医疗保健、安全监控等领域不可或缺的一部分。它通过模拟人类视觉功能，使得机器能够分析和理解图像信息，从而进行决策和执行操作。在实现高效机器视觉系统时，传感器与计算能力的结合无疑是关键因素。
首先，我们需要明确“传感器”和“计算能力”的概念。传感器负责捕获外部世界中可见光线数据，并将其转换成数字信号，而计算能力则指的是处理这些数据以提取有用的信息并做出判断或行动的硬件或软件资源。因此，当我们谈论到“传感器与计算能力的结合”，我们实际上是在讨论如何有效地利用这两种资源，以便让机器视觉系统能够准确、高效地工作。
1. 传感尔选择
选择合适类型和数量的传感设备对于整个系统性能至关重要。这涉及考虑多个因素，如环境条件（光照强度、色彩范围）、目标特性（大小、形状）、以及所需精度水平。此外，还需要考虑成本效益，因为更复杂或更昂贵的设备可能会带来更多精确度，但也可能不必要，如果预算有限且对结果要求相对较低。
2. 计算平台
用于处理图像数据的大型数据库服务器通常无法直接集成到小型设备中，因此开发者必须依赖专门设计用于实时视频流处理的小巧电脑芯片或者手机级别的小型嵌入式单板电脑。此外，对于那些不希望牺牲太多能源或者空间但仍需强大的图像识别功能来说，可以使用云服务提供商，这样可以在远程服务器上运行复杂算法，同时保持本地设备简单化。
3. 算法优化
由于硬件限制，大多数现有的深层学习模型不能直接部署到边缘设备上，因此开发者必须寻找方法来减少模型大小并加快推理速度。这包括量化训练过程中的权重，将模型从浮点数转换为整数，以及剪枝掉一些节点以减少参数数量。这些技巧允许较小规模的人工智能模型在资源受限的情况下达到类似大型服务器上的表现标准。
4. 实时性需求
当涉及到实时应用程序如工业自动化控制或者自主车辆导航等情况，任何延迟都会导致严重后果。而为了满足这一要求，一方面需要保证网络通讯速率；另一方面，也要考虑如何通过提高硬件性能，比如增加核心数量，或改进软件流程，比如优化内存分配策略，以减少推理时间。此外，在某些场景下，即使存在一定程度延迟，如果该延迟对最终任务影响微不足道，那么也可以接受这种设计方案。
总之，实现高效机器视觉系统是一个综合性的工程，它不仅仅依赖于高质量、高性能的事物，还包括了从检测到的问题提出解决方案一直到底层细节的问题解决。在这个过程中，不断创新和优化各个环节对于提升整体性能至关重要，无论是在基础设施还是软件应用层面，都有待探索和完善。
