机器视觉与计算机视觉：定义和区别

机器视觉与计算机视觉之间存在一些区别。机器视觉主要用于工业领域，如自动检测和制造过程。它使用图像捕获和处理技术来定义动作。而计算机视觉则更广泛地涉及图像的捕获和分析，其应用范围更加广泛。机器视觉可以看作是计算机视觉的一个子集，负责完成图像分析等任务。总的来说，机器视觉与计算机视觉有一些重叠，但在应用和功能上存在一些差异。

机器视觉工作原理

机器视觉系统的主要组件包括照明、镜头、图像传感器、视觉处理和通信。

为了确保照明照亮要检查的零件，使目标特征突出，镜头需要能够清晰地捕捉到它们。镜头将捕捉到的图像转化为光信号，然后传给机器视觉中的传感器。传感器将光信号转换为数字图像，并将其发送到处理器进行分析。视觉处理系统会审查图像，提取所需的信息，并运行必要的检查算法来做出决策。最后，通过离散I/O信号或串行连接，将信息发送到记录信息或使用信息的设备。

机器视觉的常见应用

机器视觉具有广泛的实际应用和重要意义。它可以用于检查物体，发现物体中的缺陷以及检查包装的完整性。机器视觉系统还可以通过编程实现物体分类、颜色检测和验证、图案识别和匹配等功能。此外，机器视觉还能在结构化环境中读取条码。这些应用使得机器视觉在制造业、物流和安全领域等方面发挥着重要作用。

机器视觉和计算机视觉的差异

虽然机器视觉和计算机视觉都涉及摄取和分析视觉输入，但两者之间存在差异。

机器视觉系统使用数码相机捕捉图像，然后对其进行处理以输出决策。这些决策包括生产线中基于视觉系统检测到的缺陷再判断是否通过的决策。机器视觉系统通常还包含相机、镜头、处理器和软件，以使机器能够做出这些决定。换句话说，机器视觉是大型机器系统的一部分。

计算机视觉系统可以单独使用。与机器视觉系统不同，计算机视觉系统不需要相机。因此计算机视觉不一定需要捕获图像，它可以直接处理已保存的图像。计算机视觉系统可以从保存的图像中解释数据并产生结果。计算机视觉在这方面具有更大的灵活性，因为它可以通过使用真实图像或合成图像来工作。

计算机视觉系统可以从图像、视频和其他视觉效果中获取有价值的信息，而机器视觉系统则依赖于系统相机捕获的图像。

另一个区别是计算机视觉系统通常用于提取和使用尽可能多的数据。相比之下，机器视觉通常专注于对象的特定关键部分，再来处理图像捕获的数据。由于机器视觉更多地用于寻找特定的数据信息，因此机器视觉通常会在受控环境中进行快速决策。

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