计算机视觉与机器视觉的区别?
1、定义不同
计算机视觉:计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学,更进一步的说,就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉,并进一步做图形处理,使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
机器视觉:机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置,分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,
得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
2、原理不同
计算机视觉:计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段,由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。
因此,在实现最终目标以前,人们努力的中期目标是建立一种视觉系统,这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如,计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航,还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境,完成自主导航的系统。
因此,人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力,可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用,但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。
计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是,人类视觉系统是迄今为止,人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样,对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。
因此,用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理,建立人类视觉的计算理论,也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉(Computational Vision)。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。
机器视觉:机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号,传送给专用的图像处理系统,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号,
图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,如面积、数量、位置、长度,再根据预设的允许度和其他条件输出结果,包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等,实现自动识别功能。
3、应用不同
计算机视觉:人类正在进入信息时代,计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机,而另一方面是计算机的功能越来越强,使用方法越来越复杂。
这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉,语言与外界交换信息,并且可用不同的方式表示相同的含义,而计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序,只有这样计算机才能运行。
为使更多的人能使用复杂的计算机,必须改变过去的那种让人来适应计算机,来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求,
以人所习惯的方式与人进行信息交换,也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。
机器视觉:在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路:各类生产印刷电路板组装技术、设备;单、双面、多层线路板,覆铜板及所需的材料及辅料;
辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件;电子封装技术与设备;丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装:SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等;
再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备:电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
除此之外,机器视觉还用于其他各个领域。
参考资料来源:百度百科-机器视觉
参考资料来源:百度百科-计算机视觉
2024-10-27 广告
计算机视觉和机器视觉虽然在许多方面有相似之处,但它们之间还是存在一些关键区别。
目标:
计算机视觉(Computer Vision)主要关注从数学、计算机科学和人工智能领域对视觉感知问题的研究。其目标是教会计算机理解和解析数字图像或视频,从而实现类似于人类视觉系统的功能。处理流程:
计算机视觉通常包括图像处理、特征提取、模式识别、图像理解等多个步骤,这些步骤可以通过不同算法和模型(例如深度学习模型)实现。应用领域:
计算机视觉的应用领域非常广泛,包括自动驾驶、医疗诊断、安防监控、增强现实、计算机动画等。
机器视觉(Machine Vision)则更侧重于使用计算机视觉技术解决实际工程应用中的问题,通常应用于工业环境,如自动检测、质量控制、制造流程监控等。
机器视觉则包括采集图像、预处理、特征提取、识别与定位、决策输出等步骤。它更注重对整个流程的优化和实际应用效果。
机器视觉主要应用于工业领域,如自动化生产线的质量检测、工件定位、装配、包装等环节。
总之,计算机视觉和机器视觉在许多方面有重叠,但它们的侧重点和应用范围有所不同。计算机视觉更关注理论和算法,而机器视觉更注重实际应用和工程问题。