机械制造和机械视觉，机械制造和机械视觉的区别

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机械制造和机械视觉的问题，于是小编就整理了1个相关介绍机械制造和机械视觉的解答，让我们一起看看吧。

机器视觉与计算机视觉的区别是什么？

机器视觉（Machine Vision）和计算机视觉（Computer Vision）这两个术语在很多情况下是可以互换使用的，但它们在某些方面还是有所区别的。

计算机视觉（Computer Vision）是一个更广泛的概念，主要关注让计算机能够像人类一样理解和分析数字图像或视频。计算机视觉研究的是一系列理论和技术，涵盖了从图像获取、处理和分析到高层次的图像理解和推理等多个方面。计算机视觉的应用场景非常广泛，包括自动驾驶、医疗影像分析、虚拟现实、增强现实等。

机器视觉（Machine Vision），相较于计算机视觉，更侧重于工业领域和自动化应用。机器视觉通常涉及到对图像进行实时处理和分析，用于自动化检测、测量、识别等任务，以提高生产效率和质量。机器视觉系统往往包括图像传感器、光源、镜头等硬件设备，以及图像处理、分析和控制的软件模块。典型的机器视觉应用场景包括工业生产线上的产品质量检测、缺陷检测、配件识别、定位和跟踪等。

总的来说，计算机视觉是一个更广泛的概念，涵盖了各种图像处理和分析的理论和技术，而机器视觉则是计算机视觉在工业领域和自动化应用中的具体实现。虽然这两个术语在很多情况下可以互换使用，但它们在应用范围和侧重点上仍然存在一定的区别。

机器人视觉只是个摄像机加上间距探测（雷达），获得对外部情况的“感知”。至于机器人对感知到的信息能否有意识的去利用，就很值得怀疑了。据我所知，目前制造出来的机器人，其主观能动性都是程序化的。其对语言的感知也是预定的，比如：一个语言单词、词组或一句话所产生的声波会分别对应于某个相关联的信息地址，实现某个答案的语言播放，仅此而已。语言，确实是大脑换醒（突现）某个信息的存在机制，这个信息被换醒之后，如果少了自我意识，就无法识别和深度利用（联想思维），要想机器人具有主观能动性，除了能够把感觉到的信息以某种状态“潜伏”下来以外，还要对视觉感觉到的信息与经验信息进行对比。通过对比，获得知道，意识就产生了。然后思维在意识下对即时需求（对某个问题的关注点）进行调动经验信息（长期记忆信息）做出扩散性联想思维活动。所以人与机器人对感觉信息的接收方式和利用方式是绝然不同的。

附：人的信息获得机制之本人之见

大脑获取的各种信息，来自于体内外。大脑获取信息的生理途径来之于视、听、嗅、味以及体内和体表的感受器。人的一切生理活动皆建立在这些感受器的基础之上，可以说是这些感受器赋予了生命体的存在、进化、记忆存取以及自主运动和随意运动的机能。

每一个感受器，在接受一种信息内容的刺激时，都是感受器内群体性神经感受细胞共同兴奋活动的过程。在这个活动过程中，每一个感受细胞各自独立、各自运作、各具兴奋度状态，但又相互协作，在同一个时间段里，把一个信息内容整合在一起。整合，就是形成一个独一无二的记忆单元（共同兴奋体），并且以一个脉冲频率波的形式，实现长期性、整体性和“困绑”在一起的兴奋体状态记忆。这个“兴奋体状态记忆”，在进入海马前，还不具有长期记忆的存在机能，但也有初始信息接受时的短期“印痕”，并在形成长期记忆以后，下次再提取此信息时，埋下了被容易提取出来的“伏笔”（惯性冲动状态）。以视觉感受器为例，视野信息画面借助光入瞳孔，再经过晶状体透镜聚焦后投射至视网膜。

视网膜上进化出了密密麻麻的纵向排列着的柱状视杆和视锥感受细胞。视野中，照片式信息画面内容被数以万计的视网膜感受神经锥细胞所一一对应，视网膜上的感觉神经锥细胞将整体的视野照片式信息画面内容“分割”成了数以万计的像素点。“照片”内容中不同的区域，一般都存在着自然的黑白明暗差和色彩差，无论是黑白差还是色彩差，它们都是一种借助光子下的冲动频率波。对视网膜感受细胞的刺激度大小，一般取决于光的明暗度；对视网膜感受细胞的不同色彩刺激，一般取决于光对视野物的折返频率波的频率波长。有什么样的频率波。就有什么样的视网膜神经锥细胞被刺后的兴奋态。使得视网膜神经锥细胞的兴奋度状态与刺激源的明暗度和色彩度刺激相一致。视网膜中每一个神经锥杆细胞本身，都存在着感受阈，可描述为：从抑制状态的0到最大兴奋度状态的100。如果视野照片式信息内容的某个区域中一个极其微小的点，其黑白色彩亮度处于1，说明能够引起视网膜中某一个神经锥杆细胞的兴奋阈度低到接近极限，或者说这个视野信息的微小点上，暗到不能引起神经锥细胞兴奋的程度；视野信息的黑白色彩亮度处于50，说明视网膜内该神经锥杆细胞被刺激后的兴奋阈度处于中间状态。也说明反光亮度和波峰处于中等刺激水平；视野信息的黑白色彩亮度处于100，说明视网膜内该神经锥杆细胞的兴奋度处于最高限度的档位阈。数以百万计的视网膜神经锥杆细胞在“面对”视野照片式信息画面内容时，“它们”各自做出自己的兴奋度反应。这样，整个视网膜上群体性神经锥细胞的兴奋度，就完全彻底地“复制”了视野照片式信息画面内容中黑白和色彩度的全部状态，即使这个视野信息画面处于光亮度不断变化的环境之下，但就整体性而言，视野信息画面内容通过光反射，对群体性神经细胞的刺激，仍然保持一致的梯度响应，这个视野信息不会因光亮度变化而导致信息内容的串改。视网膜这个群体神经锥杆细胞的整体兴奋状态再汇聚到视神经盘，入视神经，通过外侧膝状体中继后投射到视觉感觉皮质，引起视觉皮层中群体性神经锥细胞的共同兴奋活动。视觉皮层中，神经锥细胞的共同兴奋度状态与视网膜神经细胞的兴奋度状态是一致的，视觉皮质是一种应承性反应，类似于电脑的显示器，有什么样的信息脉冲频率波送达，显示器就“照本宣读”。因此，视觉皮质的应答性反应与视野信息画面内容的黑白色彩相一致。人才得以感觉到视野信息画面。以上就是人感受或获得视野信息内容的生理运作机制。

人的其它感受器，其构造和形态虽然各不相同，但是有一点是相同的，那就是一个感受器内数以百万计的感受细胞，分别都有自己的感受阈，呈相嵌模式，纵柱向排列，相互紧邻在一起，面对同一个信息单元的刺激，感受细胞在同一时间段里，各自做出“自己”的冲动度阈值反应。这种群体性神经细胞的共同差异性、协调性反应（兴奋），表现出错落有致，精准地反应出了全部刺激源的信息状态。

机器视觉和计算机视觉都是指让计算机处理图像或视频的技术，但它们在应用领域和实现方式上有所不同。

机器视觉通常应用于工业自动化领域中，用于检测、测量和控制。这些系统通常是针对特定任务而设计的，例如检测生产线上的缺陷、测量零件尺寸等。机器视觉系统通常使用工业相机和专门的硬件来优化图像质量和准确性。

计算机视觉则更多的是指用计算机算法和技术实现对数字图像和视频的分析、理解和处理。计算机视觉的应用范围更广泛，包括人脸识别、自动驾驶、医学影像分析、安防监控等领域。计算机视觉的核心技术包括图像处理、模式识别、深度学习等。

因此，机器视觉更侧重于工业领域中的自动化应用，而计算机视觉则更广泛地应用于多个领域中。

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