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计算机视觉与机器人视觉作为人工智能领域的两个重要分支，虽然在技术原理和应用场景上存在诸多相似之处，但它们在实现目标、技术架构以及应用领域上却有着显著的差异，本文将从以下几个方面对计算机视觉与机器人视觉的区别进行深入探讨。
实现目标
1、计算机视觉：计算机视觉的主要目标是让计算机能够理解和解释图像、视频等视觉信息，从而实现图像识别、目标检测、图像分割等功能，其核心任务是让计算机具备类似人类的视觉能力，能够从视觉信息中提取有用信息。
2、机器人视觉：机器人视觉则是将计算机视觉技术应用于机器人系统中，实现机器人对周围环境的感知、理解、决策和执行，其核心目标是让机器人具备自主感知能力，从而实现自主导航、路径规划、避障等功能。
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技术架构
1、计算机视觉：计算机视觉的技术架构主要包括图像预处理、特征提取、分类与识别等环节，在图像预处理阶段，通过滤波、缩放、增强等操作提高图像质量；在特征提取阶段，从图像中提取具有代表性的特征；在分类与识别阶段，根据提取的特征对图像进行分类或识别。
2、机器人视觉：机器人视觉的技术架构除了计算机视觉的各个环节外，还包括传感器融合、环境建模、运动控制等环节，传感器融合是将不同传感器获取的信息进行整合，以获得更全面的感知信息；环境建模是建立机器人所在环境的数学模型，以便于机器人进行路径规划和避障；运动控制则是根据感知信息指导机器人进行运动。
应用领域
1、计算机视觉：计算机视觉的应用领域广泛，如安防监控、医疗影像分析、自动驾驶、图像识别等，在安防监控领域，计算机视觉技术可以用于人脸识别、车辆识别等；在医疗影像分析领域，计算机视觉技术可以用于病变检测、疾病诊断等。
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2、机器人视觉：机器人视觉的应用领域主要集中在工业自动化、服务机器人、无人驾驶等领域，在工业自动化领域，机器人视觉可以用于零件检测、装配等；在服务机器人领域，机器人视觉可以用于人脸识别、路径规划等；在无人驾驶领域，机器人视觉可以用于车辆识别、环境感知等。
融合与发展
随着人工智能技术的不断发展，计算机视觉与机器人视觉正逐渐走向融合，计算机视觉技术为机器人视觉提供了强大的信息处理能力；机器人视觉为计算机视觉提供了实际应用场景，推动了计算机视觉技术的不断进步。
计算机视觉与机器人视觉在实现目标、技术架构、应用领域等方面存在显著差异，随着人工智能技术的不断进步，两者之间的融合将越来越紧密，为人类社会带来更多创新应用。
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标签： #计算机视觉与机器人视觉区别
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