機器視覺系統(tǒng)應對數(shù)據(jù)冗余問題，可以從以下幾個方面入手：
1. 硬件和軟件聯(lián)合優(yōu)化：
機器視覺系統(tǒng)傳統(tǒng)上采用數(shù)字域的馮·諾依曼計算架構，其中感知、存儲和計算單元是分離的，這導致數(shù)據(jù)轉換和傳輸過程中產(chǎn)生大量冗余數(shù)據(jù)。為了提高處理效率，需要硬件和軟件的聯(lián)合優(yōu)化。近年來，借鑒人類視覺系統(tǒng)的生物啟發(fā)式圖像傳感器應運而生，這些傳感器在改進架構、信息編碼機制和神經(jīng)適應等方面具有出色的視覺信息壓縮能力，可用于解決數(shù)據(jù)冗余問題，提高信息處理效率。
2. 數(shù)據(jù)清洗：
數(shù)據(jù)清洗是解決數(shù)據(jù)冗余問題的首要步驟。通過刪除或修正不一致、重復或無效的數(shù)據(jù)，可以顯著提高數(shù)據(jù)的質量。這包括重復數(shù)據(jù)檢測、數(shù)據(jù)標準化、數(shù)據(jù)驗證和錯誤修正等過程。通過系統(tǒng)性的數(shù)據(jù)清洗，可以顯著減少數(shù)據(jù)冗余。
3. 數(shù)據(jù)規(guī)范化：
數(shù)據(jù)規(guī)范化是指將數(shù)據(jù)轉換為一致的格式和結構，從而減少數(shù)據(jù)冗余并提高數(shù)據(jù)的可用性。這包括定義標準格式、應用轉換規(guī)則和定期更新數(shù)據(jù)規(guī)范化規(guī)則等步驟。通過數(shù)據(jù)規(guī)范化，可以減少由于數(shù)據(jù)格式不一致而導致的冗余問題。
4. 主數(shù)據(jù)管理（MDM）：
主數(shù)據(jù)管理是一種全面的數(shù)據(jù)管理方法，旨在通過集中管理核心業(yè)務數(shù)據(jù)來減少數(shù)據(jù)冗余。這包括數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)質量管理和數(shù)據(jù)治理等關鍵步驟。通過MDM，可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)的一致性和完整性，減少數(shù)據(jù)冗余，提高數(shù)據(jù)集成的效率。
機器視覺系統(tǒng)應對數(shù)據(jù)冗余問題可以從硬件和軟件聯(lián)合優(yōu)化、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)范化和主數(shù)據(jù)管理等多個方面入手，以提高數(shù)據(jù)處理效率和準確性。
