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計算機視覺VS機器視覺 誰能更勝一籌?

2021-05-27 17:18:04儀表網(wǎng)閱讀量:496 我要評論


  【化工機械設(shè)備網(wǎng) 熱點關(guān)注】視覺技術(shù)在人工智能體系中有很重要的地位,人工智能落地應(yīng)用主要有圖像識別、語音合成、機器翻譯等感知類任務(wù)上的應(yīng)用和產(chǎn)業(yè)應(yīng)用場景。
 
  視覺技術(shù)又可分計算機視覺和機器視覺,應(yīng)用場景的不同是計算機視覺和機器視覺的最根本差別。計算機視覺模擬人眼的功能,而且更重要的是使計算機完成人眼所不能勝任的工作。而機器視覺則是建立在計算機視覺理論基礎(chǔ)之上,偏重于計算機視覺技術(shù)的工程化,能夠自動獲取和分析特定的圖像,以控制相應(yīng)的行為。
 
  計算機視覺就是用各種成像系統(tǒng)代替視覺器官作為輸入敏感手段,由計算機來代替大腦完成處理和解釋。計算機視覺的最終研究目標就是使計算機能象人那樣通過視覺觀察和理解世界,具有自主適應(yīng)環(huán)境的能力。要經(jīng)過長期的努力才能達到的目標。因此,在實現(xiàn)最終目標以前,人們努力的中期目標是建立一種視覺系統(tǒng),這個系統(tǒng)能依據(jù)視覺敏感和反饋的某種程度的智能完成一定的任務(wù)。
 
  例如,計算機視覺的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域就是自主車輛的視覺導航,還沒有條件實現(xiàn)像人那樣能識別和理解任何環(huán)境,完成自主導航的系統(tǒng)。因此,人們努力的研究目標是實現(xiàn)在高速公路上具有道路跟蹤能力,可避免與前方車輛碰撞的視覺輔助駕駛系統(tǒng)。這里要指出的一點是在計算機視覺系統(tǒng)中計算機起代替人腦的作用,但并不意味著計算機必須按人類視覺的方法完成視覺信息的處理。
 
  計算機視覺可以而且應(yīng)該根據(jù)計算機系統(tǒng)的特點來進行視覺信息的處理。但是,人類視覺系統(tǒng)是迄今為止,人們所知道的功能最強大和完善的視覺系統(tǒng)。因此,用計算機信息處理的方法研究人類視覺的機理,建立人類視覺的計算理論。這方面的研究被稱為計算視覺。計算視覺可被認為是計算機視覺中的一個研究領(lǐng)域。
 
  在國外,機器視覺的應(yīng)用普及主要體現(xiàn)在半導體及電子行業(yè),其中大概40%-50%都集中在半導體行業(yè)。具體如PCB印刷電路:各類生產(chǎn)印刷電路板組裝技術(shù)、設(shè)備;單、雙面、多層線路板,覆銅板及所需的材料及輔料;輔助設(shè)施以及耗材、油墨、藥水藥劑、配件;電子封裝技術(shù)與設(shè)備;絲網(wǎng)印刷設(shè)備及絲網(wǎng)周邊材料等。SMT表面貼裝:SMT工藝與設(shè)備、焊接設(shè)備、測試儀器、返修設(shè)備及各種輔助工具及配件、SMT材料、貼片劑、膠粘劑、焊劑、焊料及防氧化油、焊膏、清洗劑等;再流焊機、波峰焊機及自動化生產(chǎn)線設(shè)備。電子生產(chǎn)加工設(shè)備:電子元件制造設(shè)備、半導體及集成電路制造設(shè)備、元器件成型設(shè)備、電子工模具。機器視覺系統(tǒng)還在質(zhì)量檢測的各個方面已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,并且其產(chǎn)品在應(yīng)用中占據(jù)著舉足輕重的地位。除此之外,機器視覺還用于其他各個領(lǐng)域。
 
  而在中國,視覺技術(shù)的應(yīng)用開始于90年代,因為行業(yè)本身就屬于新興的領(lǐng)域,再加之機器視覺產(chǎn)品技術(shù)的普及不夠,導致以上各行業(yè)的應(yīng)用幾乎空白。目前國內(nèi)機器視覺大多為國外品牌。國內(nèi)大多機器視覺公司基本上是靠代理國外各種機器視覺品牌起家,隨著機器視覺的不斷應(yīng)用,公司規(guī)模慢慢做大,技術(shù)上已經(jīng)逐漸成熟。
 
  結(jié)語
 
  無論是計算視覺還是機器視覺,都是視覺技術(shù)的發(fā)展和延伸,也是人工智能范疇重要的前沿分支之一,隨著我國各行各業(yè)對采用圖像和視覺技術(shù)的工業(yè)自動化、智能需求開始廣泛出現(xiàn),視覺技術(shù)逐步開始了工業(yè)現(xiàn)場的應(yīng)用,市場規(guī)模將會進一步擴大,迎來快速增長期。
 
  未來,視覺技術(shù)將進一步發(fā)展,有望落地更多的行業(yè)和產(chǎn)業(yè),帶來產(chǎn)業(yè)的升級轉(zhuǎn)型,促進企業(yè)的智能化發(fā)展。
 
  資料來源:百科、易新速
 
  原標題:計算機視覺VS機器視覺 誰能更勝一籌?
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