全面分析机器视觉与计算机视觉之间的区别

您可能已经多次听到“机器视觉”和“计算机视觉”这两个术语。通常，他们听起来好像是一样的。但是这些术语可以互换吗？机器视觉和计算机视觉之间有区别吗？让我们找出这两种技术之间的差异和相似之处。

定义计算机视觉和机器视觉

计算机视觉使用带有基于PC的处理器的系统来分析其收集的成像数据。通常，计算机视觉具有很大的处理能力。它可以识别，预测或观察趋势。计算机视觉还可以一次分析很多数据和变量。计算机视觉通常应用于金融和国防/安全行业。

您可以将机器视觉视为一种简单的计算机视觉形式。机器视觉快速而精益。它通常仅需要基于PLC的处理。它可以快速分析图像数据并做出简单的自动化决策。机器视觉在制造和实际应用中效果很好。您通常会发现它用于质量控制，检查和指导。

比较计算机视觉和机器视觉

机器视觉和计算机视觉都用于执行图像处理。为此，它们都需要类似的组件：摄像机，捕获板（和/或抓帧器），照明设备以及用于处理数据的软件。但这并不意味着您应该为满足视觉系统需求而将它们互换使用。

计算机视觉通常专注于在获取，处理和分析图像之后完全理解图像。计算机视觉系统通常会提取有关对象或场景的尽可能多的数据。相对于其应用，机器视觉将图像的最关键部分归零。机器视觉更多用于快速决策。

机器视觉通常在设计时考虑到特定的应用。机器视觉通常也出现在工程领域，而计算机视觉则经常用在科学和大数据领域。有些人将机器视觉比作工人的替身，将计算机视觉比作分析员的团队。

近年来，界限变得模糊，计算机视觉和机器视觉技术重叠。深度学习使智能相机具有智能，可以更详细地分析图像数据。而且，工业4.0设备的连接性甚至可以使这些相机与自动化设备通信，从而将计算机视觉技术塞入相机中。