Question

机器视觉与人类视觉的差别有什么优劣

Answer 1

机器视觉和人类视觉有一些差别，具有不同的优劣势。
优势：
1. 速度和精确度：机器视觉系统可以以非常快的速度处理图像，并且在识别和测量方面通常非常准确，不受疲劳、注意力集中度和环境因素等影响。
2. 处理大量数据：机器视觉可以同时处理大量图像数据，而且可以进行快速的实时分析和决策，适用于高速生产线上的自动检测和排序。
3. 一致性和可重复性：机器视觉系统可以在相同的条件下重复执行任务，保持一致性和可重复性，不受主观因素的影响。
劣势：
1. 复杂场景和变化环境：机器视觉对于复杂的场景和变化的环境通常处理能力较弱，需要更复杂的算法和技术来应对。
2. 灵活性：机器视觉系统的灵活性相对较低，需要在设计和开发阶段针对特定任务进行调试和优化，不太适用于大范围的应用和不确定的环境。
3. 理解和推理能力：机器视觉目前还无法像人类一样具有强大的理解和推理能力，对于复杂的图像内容和上下文理解相对有限。
总的来说，机器视觉和人类视觉各有优势和劣势，对于不同的应用场景和需求，可以选择合适的方法和技术来达到最佳效果。

Answer 2

计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样，就像视远图像赵旭回答的那样：你把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。

计算机视觉和机器视觉应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。

其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。
计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。
机器视觉，主要侧重对量的分析，比如通过视觉去测量一个零件的直径，一般来说，对准确度要求很高。我记得以前接触过一个需求: 视觉测量铁路道岔缺口。哥刚毕业的时候在铁路上班，做过控制系统，还开过内燃机车，很清楚道岔缺口的重要性，这玩意儿你说要是测不准，呵呵:)

当然，也不能完全按质或量一刀切，有些计算机视觉应用也需要分析量，比如商场的人数统计。有些机器视觉也需要分析质，比如零件自动分拣。但，计算机视觉一般来说对量的要求不会很高，商场人数统计误差个百分之几死不了人的，但机器视觉真的会，比如那个道岔缺口测量。

既然要求这么高，是不是机器视觉就比计算机视觉难呢？也不是的，应该说各有各的难处。
计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。有些时候甚至很难用客观量作为识别的依据，比如识别年龄，性别。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。
机器视觉则刚好相反，场景相对简单固定，识别的类型少(在同一个应用中)，规则且有规律，但对准确度，处理速度要求都比较高。关于速度，一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，而且往往要求实时，所以处理速度很关键，目前基本上不适合采用深度学习。

以上讨论的是技术，商业方面，计算机视觉的应用面更广一些，毕竟很多业务是跟人相关，比如人脸识别，行为分析等，很多垂直领域都有计算机视觉潜在需求，相对来说，更适合创业；
而机器视觉顾名思义，业务主要跟机器相关，而且对准确度甚至安全性要求很高，也就在资质品牌方面有较高的门槛，所以寡头垄断严重，一般来说，更适合上班而不是创业。

Answer 3

机器视觉与人类视觉之间存在显著的差别，这些差别带来了各自的优势和劣势。
优势方面：
1、机器视觉具有非接触性，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，这提高了系统的可靠性。
2、机器视觉具有较宽的光谱响应范围，可以识别很宽的光谱范围，包括人眼看不见的红外测量，这扩展了人眼的视觉范围。
3、机器视觉可以长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地进行测量、分析和识别任务。
4、机器视觉对灰度的分辨率强，具有多个灰度级，相比人类视觉能分辨更多的灰度细节。
5、机器视觉在速度识别上有显著优势，其成像速度数量级比人类视觉高很多，可以清晰地识别快速运动的物体。
劣势方面：
1、机器视觉的适应性较差，容易受到复杂背景及环境变化的影响，而人类视觉则能在复杂及变化的环境中识别目标。
2、机器视觉的智能性相对有限，它虽然可以利用人工智能及神经网络技术，但不能很好地识别变化目标，而人类视觉则具有高级智能，可运用逻辑分析及推理能力识别变化目标和总结规律。
3、机器视觉对色彩的分辨能力较差，尽管可以量化，但相比人类视觉的色彩识别能力还是有所不足。
机器视觉与人类视觉各有优劣，具体取决于应用场景和需求。在某些需要高精度、高效率、长时间稳定工作的场景中，机器视觉具有明显优势；而在需要高级智能、复杂环境适应性、丰富色彩识别的场景中，人类视觉则更具优势。华汉伟业在机器视觉检测领域拥有强大的技术实力和丰富的应用经验，依托自研的底层深度学习算法优势，将传统的2D/2.5D/3D成像技术+AI深度学习融合的机器视觉检测技术运用到3C消费电子、锂电、新能源、半导体、汽车制造等行业，大大缩短项目落地周期，真正实现提质降本增效。