機器視覺，計算機視覺，圖像處理，機器視覺，圖形識別，這些之間到底有什么區別？不了解人工智能的人可能會覺得這些都一樣，很容易混淆。下面來看一下這些術語的具體含義，接下來，小編將介紹機器視覺，機器視覺算法的相關內容，一起來看看吧。

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機器視覺，機器視覺算法

1.機器視覺

機器人視覺是什么。

       機器視覺是指指機器人能夠對其進行視覺感知的系統，是機器人系統的重要組成部分。從根本上說，機器人視覺需要使用攝像機硬件和計算機算法的組合，使機器人能夠處理來自真實世界的視覺數據。舉例來說，你的系統可以制造出一個二維攝像機，它能探測到機器要抓住的一個對象物，更復雜的例子可能是使用3D立體攝像機引導機器人將輪子安裝在移動的車輛上。

       在沒有機器視覺的情況下，你的機器人就完全瞎了眼，對于一些機器人任務，這可能不會成為問題，但是對于某些應用來說，機器人視覺是有用的，甚至是必要的。

信息處理。

       訊號處理包括電子信號處理、或清除(例如，除噪)、提取信息、在顯示端輸出前預處理、或為其后續處理作準備的預處理。什么都可以是一種信號，或多或少，有各種各樣的信號可以進行處理，例如：模擬信號，數字信號，頻率信號等等，圖像基本上是二維(或更多維)信號，對于機器人視覺，我們感興趣的是對圖像的處理。

圖象處理和計算機視覺。

       電腦視覺和圖像處理就像是表親，但是它們有著不同的目的。圖象處理技術主要是為了提高圖象的質量，把圖象轉換為直方圖等其他格式，或者改變圖象進行進一步處理。而計算機視覺則更注重從圖像中提取信息，從而實現對圖像的感知。所以你可以利用圖像處理把彩色圖像轉換成灰度圖像，然后用計算機視覺檢測出圖像中的物體。再往前看一遍，我們可以看到，這兩個領域，尤其是光學領域受到了很大的物理學影響。

圖像識別和機器學習。

       直到現在，事情還是那么簡單。隨著我們將圖形識別或者更廣泛的機器學習加入一個家族，事情開始變得有點復雜了，該分支主要集中在識別數據中的圖形，這對于需要機器人視覺更高級的功能來說是非常重要的。舉例來說，要想從圖像中識別物體，軟件就必須能夠監控它看到的物體是否與它之前看到的一樣。所以，機器學習是計算機視覺中除信號處理外的另一個母體。

       但是，并非所有的計算機視覺技術都需要機器學習，你也可以通過機器學習來代替圖像，然后把它作為機器學習算法的一種輸入。比如。在傳送帶上，計算機視覺檢測部件的大小和顏色，然后，機器學習根據其從普通產品中所學到的知識，判斷這些部件是否屬于劣質產品。

機械視覺

       當我們談論機器視覺時，一切都會改變。那是因為機器視覺與前面所說的完全不同。機器視覺是指用于工業目的的視覺，以實現自動檢測、過程控制和機器人引導的自動化檢測、過程控制和機器人引導。譜系的其余部分是科學領域，機器視覺是工程學領域。

       你可以把機器視覺看作計算機視覺的孩子，因為它運用了計算機視覺和圖像處理技術和算法。但盡管這一技術可以用于引導機器人，但他又不能完全依靠機器人。

機器視覺

       最終，機器視覺終于達到。到目前為止，如果你繼續閱讀這篇文章，你會發現機器人視覺已經使用了所有以前的技術。很多情況下，機器人視覺和機器視覺是互相交替使用的。不過，還是有一些細微的區別，一些機器視覺應用，例如部件監控，與機器人無關，而工件只是放在一個用于檢測不良的視覺傳感器前面。

       機器人視覺不僅僅是一個工程學領域，它也是一門有自己特定研究領域的科學，有別于純粹的計算機視覺研究，機器人視覺必須將機器人技術融入到其技術和算法中。與計算機視覺相比，視覺伺服是一種智能技術，而非計算機視覺技術。在機器人運動控制中，利用視覺傳感器檢測機器人的位置反饋信息。以上就是機器視覺，機器視覺算法的相關內容，感謝您的閱讀。