计算机视觉和机器视觉区别在哪，计算机视觉和机器视觉区别

欧气 2024年09月29日 23:53 3 0

《计算机视觉与机器视觉：探寻二者的区别》

一、引言

在当今科技飞速发展的时代，计算机视觉和机器视觉这两个概念频繁出现在众多领域，如工业自动化、智能安防、医疗影像分析等，尽管它们在某些方面存在相似性，但实际上有着诸多区别，深入理解这些区别有助于我们更好地在不同场景下应用相关技术。

二、定义与范畴

（一）计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使计算机像人类一样“看”的学科，它旨在让计算机理解图像或视频中的内容，涉及到从图像数据中提取、分析和理解信息，计算机视觉的研究范畴非常广泛，包括图像分类、目标检测、语义分割、实例分割、姿态估计等任务，在智能相册应用中，计算机视觉技术可以识别照片中的人物、场景等信息，从而对照片进行自动分类和标注。

（二）机器视觉

机器视觉则更多地侧重于工业应用场景，是一种将计算机视觉技术应用于工业制造等领域的工程技术，它主要目的是通过光学装置和非接触式传感器获取目标物体的图像，然后利用计算机视觉算法对图像进行处理，以实现对目标物体的检测、测量、识别、定位等操作，从而为自动化生产过程提供决策依据，例如在汽车制造流水线上，机器视觉系统可以检测汽车零部件的尺寸是否合格、表面是否存在缺陷等。

三、技术特点

（一）算法侧重点

1、计算机视觉

计算机视觉更关注算法的理论研究和创新，在学术界，研究人员不断探索新的神经网络架构、新的特征提取方法等，以提高计算机对视觉信息的理解能力，卷积神经网络（CNN）的不断发展，从早期的LeNet到如今的ResNet、DenseNet等，都是为了更好地处理图像分类和目标检测等任务，这些算法往往需要处理复杂多样的自然场景图像，需要具备高度的通用性和准确性。

2、机器视觉

机器视觉的算法更侧重于稳定性和可靠性，由于工业环境相对固定，机器视觉算法主要针对特定的工业检测任务进行优化，在电子元件的微小缺陷检测中，机器视觉算法需要在高分辨率下精确地识别出微米级别的缺陷，并且要能够适应生产线上的高速检测需求，对算法的实时性和准确性要求极高。

（二）数据要求

1、计算机视觉

计算机视觉需要大量的多样化数据来训练模型，这些数据来源广泛，包括互联网上的图像、视频等，在训练一个通用的图像分类模型时，可能需要使用来自不同地区、不同场景、不同拍摄设备的数百万张图像，数据的多样性有助于模型学习到更广泛的视觉模式，提高模型的泛化能力。

2、机器视觉

机器视觉的数据相对来说更具针对性，数据通常是在特定的工业环境下采集的，例如生产线上的产品图像，由于工业检测任务的特殊性，数据的标注往往更加精确和细致，在检测机械零件的尺寸时，数据标注需要精确到毫米甚至更小的单位。

四、硬件需求

（一）计算机视觉

在计算机视觉应用中，硬件需求较为多样化，对于一些基于移动设备的计算机视觉应用，如手机上的人脸识别解锁功能，硬件主要依赖于手机内置的摄像头和处理器，而对于大规模的图像数据处理和复杂的深度学习模型训练，则需要高性能的图形处理单元（GPU）集群，在训练一个用于医学影像分析的深度学习模型时，可能需要多台高端GPU服务器来加速训练过程。

（二）机器视觉

机器视觉对硬件的专业性要求更高，在工业环境中，机器视觉系统通常包括工业相机、镜头、光源、图像采集卡等专门的硬件设备，工业相机需要具备高分辨率、高帧率、低噪声等特性，以满足精确检测的需求，镜头则需要根据不同的检测任务选择合适的焦距、光圈等参数，光源的设计也非常关键，合适的光源可以提高图像的对比度，有利于后续的图像处理。

五、应用场景

（一）计算机视觉

1、智能安防

计算机视觉技术可以实现对监控视频中的人员、车辆等目标的实时检测、跟踪和行为分析，在城市安防监控系统中，可以识别出可疑人员的异常行为，如徘徊、翻越围栏等。

2、自动驾驶

通过计算机视觉技术，汽车可以感知周围的道路环境、交通标志和其他车辆、行人等，识别交通信号灯的状态、判断前方车辆的距离和速度等。

（二）机器视觉

1、工业制造

在电子、机械、汽车等制造行业，机器视觉用于产品质量检测、零部件装配定位等，在电路板生产过程中，机器视觉系统可以检测焊点是否合格、元件是否安装正确等。

2、物流仓储

机器视觉可以用于仓库中的货物识别、库存管理和机器人搬运引导等，识别货物的条形码、二维码，确定货物的存放位置等。

六、发展趋势