机器视觉识别技术 什么是机器视觉系统？

机器视觉识别技术

什么叫机器视觉系统软件？

什么是机器视觉系统？

机器视觉系统软件就是利用设备替代人的眼睛当作各种各样精确测量和判断。这是计算机学科的一个重要支系，它综合了电子光学、机械设备、电子器件、计算机设备等方面的技术，牵涉到电子计算机、数字图像处理、系统识别、人工智能技术、信号分析、光机电一体化等多个行业。数字图像处理和图像处理等技术的迅速发展，也大大地促进了机器视觉的高速发展。

视觉识别系统技术分几种？

机器视觉的区划可根据作用、组装媒介、检验技术开展区划：

（1）依照检验作用可区划：精准定位、视觉检测、记数/忽略检验、尺寸检测。

（2）按照其安装的媒介可分为：在线检测系统和线下监测系统。

（3）依照检验技术区划，通常有立体视觉检验技术、色斑检验技术、尺寸检测技术、OCR技术、颜色检测技术等。

机器视觉与计算机视觉的区别是啥？

计算机视觉与机器视觉，关键在于应用领域不一样

次之，我感觉最大的区别，取决于技术要求的着重点不一样，乃至差别很大。

计算机视觉，通常是质问的分析，例如归类鉴别，这也是一个杯子那就是一条狗。或者做身份确认，例如面部识别，车辆识别。或者做行为分析，例如工作人员侵入，彷徨，残余物，人群聚集等。

机器视觉，关键偏重于对量的分析，例如根据视觉效果去测定一个零件的孔径，一般来说，对准确度规定很高。自然，也不能完全按质或量一刀切，有一些计算机视觉运用也要剖析量，例如商场的人数统计。有一些机器视觉也要剖析质，例如零件自动分拣。但计算机视觉一般来说对量的需求不容易很高，大型商场人数统计偏差个百分之几不死人，但机器视觉真的会，例如那一个铁路道岔空缺精确测量。

即然规定这么高，是否机器视觉就比计算机视觉难呢？

并不是的，应该说各有各的难处。计算机视觉的应用领域相对性繁杂，要识别的物件种类也多，样子不规律，周期性较弱。有些时候乃至难以用客观性量做为识别的根据，例如鉴别年纪，胎儿性别。因此深度神经网络比较合适计算机视觉。并且光源，间距，视角等必要条件，通常是动态的，所以对于准确度规定，一般来说要低一些。机器视觉则刚好相反，情景相对简单固定不动，识别的种类少(在同一个应用中)，标准并有规律性，而对准确度，响应速度规定都比较高。有关速率，一般机器视觉的屏幕分辨率远远高于计算机视觉，而且往往规定即时，因此响应速度很重要，现阶段大部分不适宜选用深度神经网络。

之上讨论的是技术，商业服务层面，计算机视觉的应用面更广一些，毕竟很多业务流程是跟人有关，例如面部识别，行为分析等，许多垂直行业都是有计算机视觉潜在需求，相对而言，更适合创业；而机器视觉说白了，业务流程关键跟设备有关，而且对准确度乃至安全系数规定很高，也就在资质证书知名品牌层面有较高的门坎，因此垄断竞争市场比较严重，一般来说，更合适工作而非自主创业。