機(jī)器視覺的概念

機(jī)器視覺是人工智能正在快速發(fā)展的一個(gè)分支。簡單說來，機(jī)器視覺就是用機(jī)器代替人眼來做測(cè)量和判斷。機(jī)器視覺系統(tǒng)是通過機(jī)器視覺產(chǎn)品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標(biāo)的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào);圖像系統(tǒng)對(duì)這些信號(hào)進(jìn)行各種運(yùn)算來抽取目標(biāo)的特征，進(jìn)而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動(dòng)作。

機(jī)器視覺系統(tǒng)就是利用機(jī)器代替人眼來作各種測(cè)量和判斷。它是計(jì)算科的一個(gè)重要分支，它綜合了光學(xué)、機(jī)械、電子、計(jì)算機(jī)軟硬件等方面的技術(shù)，涉及到計(jì)算機(jī)、圖像處理、模式識(shí)別、人工智能、信號(hào)處理、光機(jī)電一體化等多個(gè)領(lǐng)域。圖像處理和模式識(shí)別等技術(shù)的快速發(fā)展，也大大地推動(dòng)了機(jī)器視覺的發(fā)展。

一般來說，機(jī)器視覺設(shè)備工作原理就是把機(jī)器人視覺硬件主要包括圖像獲取和視覺處理兩部分，而圖像獲取由照明系統(tǒng)、視覺傳感器、模擬-數(shù)字轉(zhuǎn)換器和幀存儲(chǔ)器等組成。機(jī)器人視覺通過視覺傳感器獲取環(huán)境的二維圖像，并通過視覺處理器進(jìn)行分析和解釋，進(jìn)而轉(zhuǎn)換為符號(hào)，讓機(jī)器人能夠辨識(shí)物體，并確定其位置。

計(jì)算機(jī)視覺的概念

計(jì)算機(jī)視覺就是是指用攝影機(jī)和電腦代替人眼對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別、跟蹤和測(cè)量等機(jī)器視覺，并進(jìn)一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測(cè)的圖像。作為一個(gè)科學(xué)學(xué)科，計(jì)算機(jī)視覺研究相關(guān)的理論和技術(shù)，試圖建立能夠從圖像或者多維數(shù)據(jù)中獲取‘信息’的人工智能系統(tǒng)。

計(jì)算機(jī)視覺是使用計(jì)算機(jī)及相關(guān)設(shè)備對(duì)生物視覺的一種模擬。它的主要任務(wù)就是通過對(duì)采集的圖片或視頻進(jìn)行處理以獲得相應(yīng)場景的三維信息，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，它研究如何使計(jì)算機(jī)獲得對(duì)數(shù)字圖像的高級(jí)理解。計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)與人類視覺相似: 檢測(cè)?、識(shí)別和操作物體。

計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)有許多潛在的應(yīng)用，包括:

自動(dòng)駕駛汽車: 通過使用攝像頭和其他傳感器來檢測(cè)環(huán)境中的物體。計(jì)算機(jī)視覺可以讓汽車在沒有人類駕駛的情況下導(dǎo)航。這項(xiàng)技術(shù)被用于汽車的自動(dòng)駕駛，預(yù)計(jì)在未來幾年將得到更廣泛的應(yīng)用。

行人檢測(cè): 這通常用于公共安全和自動(dòng)駕駛應(yīng)用。通過檢測(cè)行人，汽車可以避免事故，并更好地適應(yīng)周圍環(huán)境的速度和駕駛模式。

條形碼/射頻識(shí)別(RFID): 這項(xiàng)技術(shù)自動(dòng)讀取產(chǎn)品上的條形碼，使企業(yè)能夠跟蹤庫存和簡化他們的操作。嵌入在身份證或項(xiàng)圈中的射頻識(shí)別(RFID)標(biāo)簽也可以用于跟蹤人或動(dòng)物。

產(chǎn)品缺陷檢查: 通過在發(fā)貨前檢查產(chǎn)品的缺陷，公司不僅可以提高產(chǎn)品質(zhì)量，還能節(jié)省客戶退貨的費(fèi)用。

機(jī)器視覺與計(jì)算機(jī)視覺的區(qū)別與聯(lián)系

機(jī)器視覺和計(jì)算機(jī)視覺都是涉及計(jì)算機(jī)看懂圖像或視頻的技術(shù)，不過它們是從不同的角度來看待這個(gè)問題的。簡單的說，機(jī)器視覺是更廣泛的概念，它包括計(jì)算機(jī)視覺，同時(shí)還包括其他技術(shù)，如光學(xué)字符識(shí)別和機(jī)器人視覺等。而計(jì)算機(jī)視覺側(cè)重于算法和技術(shù)的研究，以使計(jì)算機(jī)能夠識(shí)別和分析圖像或視頻。

具體來說，計(jì)算機(jī)視覺主要研究如何自動(dòng)地從圖像或視頻中提取有用的信息，例如圖像分割、目標(biāo)檢測(cè)、物體識(shí)別、特征提取、運(yùn)動(dòng)跟蹤、三維重建等等。計(jì)算機(jī)視覺的研究主要集中在算法的設(shè)計(jì)和優(yōu)化上，并且使用大量的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。

而機(jī)器視覺是一個(gè)更為廣泛的領(lǐng)域，它除了計(jì)算機(jī)視覺的研究，還包括其他技術(shù)，例如視覺傳感器的設(shè)計(jì)和制造、機(jī)器人視覺的應(yīng)用、光學(xué)字符識(shí)別等。機(jī)器視覺是一個(gè)更為綜合性和應(yīng)用性的領(lǐng)域，其研究的目的是讓機(jī)器能夠更好地“看懂”我們的世界，幫助人類更好地應(yīng)對(duì)各種挑戰(zhàn)。

聯(lián)系上來說，機(jī)器視覺和計(jì)算機(jī)視覺都是利用計(jì)算機(jī)算法和模型來幫助機(jī)器理解和分析圖像或視頻。兩者都需要對(duì)圖像和視頻進(jìn)行數(shù)字化處理，同時(shí)使用各種算法和技術(shù)來分析和處理數(shù)據(jù)。此外，它們都采用類似的技術(shù)和方法，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、支持向量機(jī)(SVM)等。

區(qū)別上來說，機(jī)器視覺更注重硬件層面，在傳感器和機(jī)器人視覺等領(lǐng)域有獨(dú)特的應(yīng)用。而計(jì)算機(jī)視覺更注重軟件層面，在圖像和視頻的算法和模型方面更為深入和廣泛。可以說，機(jī)器視覺是計(jì)算機(jī)視覺的延伸和拓展。

總之，機(jī)器視覺和計(jì)算機(jī)視覺都是人工智能的重要應(yīng)用領(lǐng)域，它們通過技術(shù)和算法的研究，使得機(jī)器能夠更為準(zhǔn)確地理解我們的世界，從而為人類帶來更多的價(jià)值和便利。