计算机视觉和机器视觉的区别
计算机视觉和机器视觉的区别：定义不同、原理不同、应用不同。
1、定义不同。
（1）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。
（2）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。
2、原理不同。
（1）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。
（2）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、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。
（1）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。
（2）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。
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志强视觉科技
计算机视觉和机器视觉有着不同：
1、定义不同。
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。
机器视觉技术，是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，利用传感器（CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
2、应用对象不同。计算机视觉更加注重人工智能，而机器视觉则主要发展工业应用。
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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。
1、计算机视觉：是一门交叉学科，主要研究如何让计算机 “看懂” 图像和视频中的内容，旨在使计算机具备类似于人类视觉系统的能力，包括对图像的理解、分析、识别、推理等，侧重于利用计算机技术来模拟人类视觉的感知和理解过程。
2、机器视觉：更侧重于将视觉技术应用于机器或自动化系统中，使机器能够通过视觉获取信息并进行决策和控制，以实现特定的任务和功能，它强调的是视觉技术在实际工程和工业领域中的应用。
二、研究重点
1、计算机视觉：重点在于图像和视频的处理、分析与理解算法的研究和开发。例如，研究如何提高图像识别的准确率、如何从图像中提取更有效的特征、如何进行图像的语义分割等，致力于不断提升计算机对视觉信息的理解和处理能力。
2、机器视觉：关注如何将视觉系统与具体的机械设备或自动化流程相结合，实现可靠、高效的自动化操作。例如，在工业生产线上，如何通过机器视觉系统实现产品的质量检测、机器人的定位与操作等，更注重系统的稳定性、实时性和实用性。
三、技术方法
1、计算机视觉：广泛运用深度学习、机器学习、模式识别、图像处理等多种技术。近年来，深度学习中的卷积神经网络（CNN）等模型在计算机视觉领域取得了巨大成功，被广泛应用于图像分类、目标检测、图像生成等任务。
2、机器视觉：除了使用计算机视觉的一些基本技术外，还需要结合传感器技术、自动化控制技术等。例如，需要根据具体的应用场景选择合适的工业相机、光源等硬件设备，并通过编程实现对这些硬件的控制和数据采集，同时结合图像处理算法对采集到的图像进行分析和处理。
四、应用场景
1、计算机视觉：应用领域较为广泛，涵盖了安防监控、医疗影像分析、自动驾驶、虚拟现实、图像编辑等多个领域。在安防监控中，用于人脸识别、行为分析等；在医疗影像分析中，辅助医生进行疾病诊断等。
2、机器视觉：主要应用于工业制造、机器人领域、农业等。在工业制造中，用于产品质量检测、零部件装配、生产过程监控等；在机器人领域，帮助机器人进行环境感知、路径规划和目标操作等。
