施努卡：机器视觉与计算机视觉的区别

您可能多次听说过“机器视觉”和“计算机视觉”这两个术语。通常，它们的意思似乎相同。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异同。

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它收集的成像数据。通常，计算机视觉具有很强的处理能力。它可以识别、预测或观察趋势。计算机视觉还可以一次分析大量数据和变量。计算机视觉通常应用于医疗、金融和国防/安全行业。

您可以将机器视觉视为一种更简单的计算机视觉形式。机器视觉快速而精益。它通常只需要基于 PLC 的处理。它旨在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。您经常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：相机、捕获板（和/或图像采集卡）、照明和处理数据的软件。但这并不意味着您应该根据您的视觉系统需求交替使用它们。

计算机视觉通常专注于在获取、处理和分析图像后完全理解图像。计算机视觉系统通常会提取尽可能多的关于对象或场景的数据。而机器视觉则专注于图像中与其应用相关的最关键部分。机器视觉更有可能用于快速决策。

机器视觉的设计通常考虑到特定的应用。机器视觉通常也用于工程领域，而计算机视觉通常用于科学和大数据。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师团队。

近年来，界限变得模糊，计算机视觉和机器视觉技术重叠。深度学习为智能相机提供了更详细地分析图像数据的智能。工业 4.0 设备的连接甚至让这些相机与自动化设备进行通信，将计算机视觉技术塞进相机中。