机器视觉与计算机视觉的区别

　　机器视觉和计算机视觉系统都执行图像处理以分析有关产品或过程的数据，两者通常都包括用于拍照的相机和用于处理数据的专用软件。无论表面上看起来如何类似，这些视觉系统在应用，功能和处理技术方面确实存在显着差异。

　　如果您正在考虑使用视觉系统来改善生产或其他过程，那么了解计算机视觉和机器视觉之间的区别非常重要，这样您就可以为特定行业选择合适的快盈lV入口500万。

　　计算机视觉与机器视觉

　　计算机视觉和机器视觉之间的主要区别只是范围问题。两种类型的系统都拍摄图像，使用计算机程序分析这些图像，然后传递某种决定或结论。

　　计算机视觉使用基于PC的处理器对数据分析进行深入研究。这样，与机器视觉相比，计算机视觉具有对获取的视觉数据更大的处理能力。在许多工业应用中，PC的难度也大得多，而健壮性则要差得多，并且可能需要软件专家进行大量定制。

　　并非所有的工业应用都需要计算机视觉的功能，而这正是机器视觉进入图像的地方。通常，应用程序只需要简单的基于PLC的处理功能。机器视觉可以快速分析图像数据，以促进简单的自动选择，例如是/否，好/坏，缺陷/无缺陷或存在/不存在。

　　考虑到这些差异，您将更容易理解计算机视觉和机器视觉如何适合于不同的应用程序。

　　1、计算机视觉对于识别，预测和观察趋势更有用；获得有关抽象视觉数据的反馈；并分析大量变量。

　　2、机器视觉用于指导物理制造过程。例如，机器视觉通常用于进行质量检查，检测缺陷，然后指导机器如何处理它们。

　　计算机视觉和机器视觉的优势和应用

　　通过检查计算机视觉和机器视觉的各种好处和应用，可以更全方面地了解它们。

　　计算机视觉

　　从广义上讲，计算机视觉是一项非常有价值的技术，可以从视觉信息中快速准确地解析趋势和模式。在许多情况下，计算机视觉软件可以收集洞察力，使人难以自信地到达。

　　计算机视觉在许多不同的行业中都有有价值的实际应用，例如：

　　1、医疗类

　　此过程用于检测医学扫描（如X射线，CT扫描，MRI或心电图）中的异常。

　　2、保险

　　计算机视觉基于模式识别来区分故意损坏和意外损坏。

　　3、国防与安全

　　监视可以通过计算机视觉自动进行，以检测潜在的犯罪活动。

　　4、汽车行业

　　自动驾驶汽车依靠计算机视觉技术来推动机器学习过程。

　　5、机器视觉

　　机器视觉在速度和准确性方面也有类似的好处。但是，它的应用集中在控制工业过程以提高效率上。一些示例包括：

　　6、自动检查

　　机器视觉可以比人类更快地评估产品，从而提高运营效率。

　　7、质量控制

　　自动化的质量控制对于检测复杂的设计缺陷（例如条形码，人类无法轻易判断）非常重要。它还可以加快几乎所有常规质量检查的速度，根据评估结果执行自动通过/失败功能。

　　8、机器人指导

　　机器视觉是许多机器人制导过程的必要组成部分。通过分析有关机器人周围环境的视觉信息，这些程序可以提高速度，同时允许进行更准确的定位和分类。

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