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机器人视觉与计算机视觉的区别

    计算机视觉是图像处理、模式识别和人工智能技术的结合,主要是对一幅或多幅图像进行计算机分析。机器视觉是计算机视觉技术的工程化,它可以自动获取和分析特定的图像,以控制相应的行为。



1.计算机视觉

计算机视觉是指利用摄像机、计算机等相关设备模拟生物视觉。它的主要任务是通过处理捕捉到的图片或视频来获取场景的三维信息,就像人类眼睛每天所做的那样。

计算机视觉的最终目的是使计算机能像人眼那样通过视觉观察和理解世界,具有自主适应环境的能力。但要真正实现计算机通过摄像机感知这个世界却是非常之难,虽然摄像机拍摄的图像跟我们平时所见一样,但对于计算机来说,任何图像都只是如上图右半边所示的像素值排列,是一堆死板的数字。如何让计算机从这些死板的数字里面读取到有意义的视觉线索,是计算机视觉应该解决的问题。

然而,计算机视觉发展多年,却依然存在着一系列难以解决的难题。目前人们掌握的计算机视觉任务的方案,也仅仅适用于狭隘的人脸识别、指纹识别等简单任务,无法广泛的应用于不同场合。不过,也有学者认为,随着机器学习方法的日渐普及以及大数据科技的应用,计算机视觉实现质的突破也是指日可待的。


2.机器视觉

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来,机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号,传送给专门的图像处理系统,得到被摄目标的形态信息,根据像素分布和亮度、颜色等信息,转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征,进而根据判别的结果来控制现场设备的运作。

机器视觉是一项综合技术,包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。

机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机集成制造的基础技术。




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