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機器視覺與計算機視覺的區別？ 資料來源:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU1MjY4MTA1MQ==&mid=2247487866&idx=2&sn=ca55c22bfd9ae850deca6f61d09a5c1d&chksm=fbff3a4ecc88b358e94d543326363400ac64439d88f88e1d41ad0cf3103ea7adca6c85c9122d&scene=126&sessionid=1588899579&key=76ed9b47bb9358f447ae3472ee4d505ec1d9b534d1134abc4597c8da76c2d5040a8640026acf851dc72fbeb01eb4d16b4b0fa11101e7e824797f28eec7fceeb57eebbdce13dd863c6b7ab1f8aaf27c9c&ascene=1&uin=MjIwODk2NDgxNw==&devicetype=Windows+10+x64&version=62090070&lang=zh_TW&exportkey=AuXpxYIgll06+OudqhjQ5nI=&pass_ticket=GfgTDb/XDifksLoHnTMopJupFNHEhOiwR2jQtO4Dx4LiNwFwXXR17aqUzpo22Wep 簡單區分：     學科：         機器視覺作為一門系統工程”學科”，有別於計算機視覺，是計算機科學基礎的一種形式;         計算機視覺屬於計算機”科學”，涉及到從圖像中提取信息的人工系統背後的理論,她跨學科。          領域：         機器視覺是計算機視覺在工廠自動化中的應用，傳統的機器視覺主要應用於工業領域，計算機視覺不限於工業領域。                  從狹義的視覺系統角度出發，計算機視覺屬於機器視覺系統的一部分。     信息處理程度：         機器視覺主要是提取信息，計算機視覺提取並理解信息（定義區分）     軟硬件         機器視覺系統中一定包含硬件。                  計算機視覺系統中不一定包含硬件，偏算法。 詳細： 一. 定義     A.機器視覺：Machine vision(MV)         維基百科：“機器視覺一詞的定義各不相同，但都包括用於自動從圖像中提取信息的技術和方法。”         它與圖像處理相反，圖像處理的輸出是另一幅圖像。提取的信息可以是簡單的好部分/壞部分信號，也可以是一組複雜的數據，比如圖像中每個對象的id、位置和方向。該信息可用於工業上的自動檢測、機器人和過程製導、安全監控和車輛制導等應用。這一領域包括大量的技術、軟件和硬件產品、綜合系統、行動、方法和專門知識。在工業自動化應用中，機器視覺實際上是這些功能的唯一術語;          B.計算機視覺：Computer vision(CV)         維基百科：”計算機視覺是指從一張圖像或一系列圖像中自動提取、分析和理解有用信息。它涉及到理論和算法基礎的發展，以實現自動視覺理解。“                  它是一個跨學科的科學領域，研究如何使計算機從數字圖像或視頻中獲得高層次的理解。從工程學的角度來看，它試圖自動化人類視覺系統能夠完成的任務。 二.應用     機器視覺         1. 半導體             機器視覺系統在半導體器件製造中有著廣泛的應用;事實上，如果沒有機器視覺，計算機芯片的產量將會顯著降低。機器視覺系統檢查矽片、處理器芯片以及電阻和電容等子組件。         2. 汽車工業             機器視覺系統用於引導工業機器人，測量沖壓金屬部件的配合程度，並檢查塗漆車輛的表面是否有缺陷。         3. 軍事             雖然機器視覺技術是針對可見光譜開發的，但同樣的處理技術也可應用於使用對其他形式的光(如紅外線)敏感的成像儀拍攝的圖像。          計算機視覺         計算機視覺包括場景重建、事件檢測、視頻跟踪、目標識別、三維姿態估計、運動估計和圖像恢復。 三.視覺系統的指標     任何視覺系統（計算機視覺或者機器視覺）的兩個重要指標：     靈敏度：是機器在昏暗光線下觀察的能力，或在不可見波長下探測微弱脈衝的能力。     分辨率：是機器區分物體的程度。一般來說，分辨率越高，視野範圍就越狹窄。     當在其他因素保持不變的情況下，它們的關係是，增加靈敏度降低分辨率，提高分辨率降低靈敏度。 四.視覺系統     機器視覺系統de組件         01.簡單的機器視覺系統包含以下組件:         02.一個光學傳感器         03.黑白相機         04.照明（確保圖像清晰）         05.幀捕獲器（計算機攝像頭接口卡）         06.圖像處理的計算機軟件（用於圖像的分析和處理，根據所分析圖像的性質，可以使用模式匹配或其他算法）         07.數字信號硬件或用於報告結果的網絡連接     光學傳感器一旦確定物體在傳送帶上移動到了待檢查位置，它就觸發相機對該物體拍照，機器視覺系統中的照明設計是用於物體高亮顯示感興趣的特徵，並使不感興趣的特徵的外觀變得模糊或最小化。相機的圖像由幀捕捉器捕捉。幀捕獲器是一種計算機卡，它將攝像機的輸出轉換為數字格式，並將圖像存儲在計算機內存中，以便機器視覺軟件對其進行處理。該軟件通常會採取幾個步驟來處理圖像。通常首先對圖像進行處理，減少噪聲或將灰度圖轉換為二值圖。在最初的簡化之後，軟件將對圖像中的對象計數、測量和/或識別圖像中的對象。作為最後一步，軟件根據編程標準來判斷物體是否通過。如果某個物體出現故障，軟件會向機器人發出信號，讓其拒絕接受該物體;另外，系統會提示人工修復導致故障的生產問題。 五.圖像處理技術     商業和開源的機器視覺系統包通常包括許多不同的圖像處理技術，如: – 像素計數:計算亮像素或暗像素的數量- 閾值化:將灰度圖像轉換為黑白圖像- 連通性和分割:通過區分像素的亮連接區域和暗連接區域來定位和/或計數部件- 條碼讀取:機器讀取或掃描一維和二維條碼的解碼- 光學字符識別:自動讀取文本- 測量:測量物體的尺寸- 邊緣檢測:尋找目標邊緣- 模板匹配:查找、匹配和/或計數特定的模式- 魯棒模式識別:對象的位置，可以旋轉，被另一個對象臨時遮擋，或改變大小          在大多數情況下，機器視覺系統將使用這些處理技術的組合來執行完整的檢查。 六.區別     機器視覺不同於計算機視覺，計算機視覺是一個“學術研究領域”，通常被歸為人工智能的子領域。          計算機視覺擴展到與機器人和人類視覺的機器表示相關主題。機器視覺是指在工廠、裝配廠和其他工業環境中使用的自動化成像“系統”。機器視覺系統是一種基於數字圖像分析做出決策的計算機。正如在裝配線上工作的檢驗人員通過目視檢查零件來判斷工藝質量一樣，機器視覺系統也使用數碼相機和圖像處理軟件進行類似的檢查。          如果我們把機器視覺看作一個系統的主體，那麼計算機視覺就是視網膜、視神經、大腦和中樞神經系統。機器視覺系統使用攝像機來查看圖像，然後計算機視覺算法對圖像進行處理和解釋，然後指示系統中的其他組件對這些數據採取行動。          計算機視覺可以單獨使用，而不需要成為大型機器系統的一部分。但是一個機器視覺系統如果沒有計算機和其核心的特定軟件是無法工作的。這遠遠超出了圖像處理。在計算機視覺(CV)術語中，圖像甚至不必是照片或視頻;它可能是來自熱或紅外傳感器、運動探測器或其他來源的“圖像”。