计算机视觉和机器视觉区别

Question

如题所述

Answer 1

计算机视觉和机器视觉区别介绍如下：

计算机视觉和机器视觉，这两个术语在许多情况下被交替使用，但实际上它们具有不同的含义和应用。首先，从定义上来看，机器视觉是指通过计算机和图像处理技术赋予机器视觉能力，使其能够完成各种检测、识别、测量等任务。而计算机视觉则是一种更广泛的概念，它涵盖了所有涉及图像和视频处理的技术，包括机器视觉、人脸识别、图像理解等。

其次，从处理对象来看，机器视觉主要处理的对象是静态图像或动态图像，其目的是通过提取图像中的特征信息进行各种分析和处理。相比之下，计算机视觉更注重对图像中各种动态元素的理解和识别，例如物体的运动、交互等。

最后，从应用领域来看，机器视觉在工业自动化领域的应用非常广泛，例如产品质量检测、生产线自动化等。而计算机视觉的应用则更加多元化和广泛，包括但不仅限于人脸识别、自动驾驶、智能安防等。

因此，虽然机器视觉和计算机视觉在某些方面有所重叠，但它们的核心理念、处理对象和应用领域都存在显著的区别。

Answer 2

计算机视觉和机器视觉都是研究如何通过计算机系统处理和分析图像信息的领域，但它们在目的、技术和应用方面存在一些明显的区别。
首先，计算机视觉主要侧重于图像处理和图像理解技术，通过计算机算法实现图像的处理和分析。它利用数字图像或视频等视觉信息来模拟人类视觉的过程，以达到对物体的理解、识别、分类、跟踪、重建等目的。
其次，机器视觉更侧重于使用专门的硬件和软件，以实现自动化检测、排序、计量和控制等操作。机器视觉系统通过图像摄取装置（如CMOS和CCD）将被摄取目标转换成图像信号，并传输给专用的图像处理系统。这些系统对信号进行运算以抽取目标的特征，并根据判别结果来控制现场的设备动作。因此，机器视觉主要用于自动化生产线上，例如用于检测产品的缺陷和质量问题。
综上所述，计算机视觉和机器视觉虽然都涉及图像处理和分析，但计算机视觉更注重对图像内容的理解和分析，而机器视觉则更强调通过硬件和软件实现自动化控制和检测。两者在各自的应用领域中都发挥着重要作用，共同推动了人工智能和自动化技术的发展。华汉伟业依托自研的底层深度学习算法优势，将传统的2D/2.5D/3D成像技术+AI深度学习融合的机器视觉检测技术运用到3C消费电子、锂电、新能源、半导体、汽车制造等行业，为客户提供优质的产品和定制化的视觉解决方案。