目錄
機器視覺工作原理
機器視覺的常見應用
機器視覺和電腦視覺的差異
首頁 科技週邊 人工智慧 機器視覺與電腦視覺:定義與區別

機器視覺與電腦視覺:定義與區別

Jan 23, 2024 am 08:42 AM
電腦視覺

機器視覺與電腦視覺:定義與區別

機器視覺與電腦視覺之間存在一些差異。機器視覺主要用於工業領域,如自動檢測和製造過程。它使用影像擷取和處理技術來定義動作。而電腦視覺則更廣泛地涉及影像的捕捉和分析,其應用範圍更加廣泛。機器視覺可以看作是電腦視覺的子集,負責完成影像分析等任務。總的來說,機器視覺與電腦視覺有一些重疊,但在應用和功能上存在一些差異。

機器視覺工作原理

機器視覺系統的主要組件包括照明、鏡頭、影像感測器、視覺處理和通訊。

為了確保照明照亮要檢查的零件,使目標特徵突出,鏡頭需要能夠清晰地捕捉到它們。鏡頭將捕捉到的影像轉換為光訊號,然後傳給機器視覺中的感光元件。感測器將光訊號轉換為數位影像,並將其發送到處理器進行分析。視覺處理系統會審查圖像,提取所需的信息,並運行必要的檢查演算法來做出決策。最後,透過離散I/O訊號或串列連接,將資訊傳送到記錄資訊或使用資訊的設備。

機器視覺的常見應用

機器視覺具有廣泛的實際應用和重要性。它可以用於檢查物體,發現物體中的缺陷以及檢查包裝的完整性。機器視覺系統還可以透過程式設計實現物件分類、顏色檢測和驗證、圖案識別和匹配等功能。此外,機器視覺還能在結構化環境中讀取條碼。這些應用使得機器視覺在製造業、物流和安全領域等方面發揮重要作用。

機器視覺和電腦視覺的差異

雖然機器視覺和電腦視覺都涉及攝取和分析視覺輸入,但兩者之間存在差異。

機器視覺系統使用數位相機捕捉影像,然後處理以輸出決策。這些決策包括生產線中基於視覺系統檢測到的缺陷再判斷是否通過的決策。機器視覺系統通常還包含相機、鏡頭、處理器和軟體,以使機器能夠做出這些決定。換句話說,機器視覺是大型機器系統的一部分。

電腦視覺系統可以單獨使用。與機器視覺系統不同,電腦視覺系統不需要相機。因此電腦視覺不一定需要捕捉影像,它可以直接處理已儲存的影像。電腦視覺系統可以從已儲存的圖像中解釋數據並產生結果。電腦視覺在這方面具有更大的靈活性,因為它可以透過使用真實圖像或合成圖像來運作。

電腦視覺系統可以從影像、視訊和其他視覺效果中獲取有價值的信息,而機器視覺系統則依賴系統相機捕獲的影像。

另一個差異是電腦視覺系統通常用於提取和使用盡可能多的資料。相較之下,機器視覺通常專注於物件的特定關鍵部分,再來處理影像擷取的資料。由於機器視覺更多地用於尋找特定的數據訊息,因此機器視覺通常會在受控環境中進行快速決策。

以上是機器視覺與電腦視覺:定義與區別的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

本網站聲明
本文內容由網友自願投稿,版權歸原作者所有。本站不承擔相應的法律責任。如發現涉嫌抄襲或侵權的內容,請聯絡admin@php.cn

熱AI工具

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool

Undress AI Tool

免費脫衣圖片

Clothoff.io

Clothoff.io

AI脫衣器

Video Face Swap

Video Face Swap

使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱工具

記事本++7.3.1

記事本++7.3.1

好用且免費的程式碼編輯器

SublimeText3漢化版

SublimeText3漢化版

中文版,非常好用

禪工作室 13.0.1

禪工作室 13.0.1

強大的PHP整合開發環境

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

視覺化網頁開發工具

SublimeText3 Mac版

SublimeText3 Mac版

神級程式碼編輯軟體(SublimeText3)

單階段和雙階段目標偵測演算法的區別 單階段和雙階段目標偵測演算法的區別 Jan 23, 2024 pm 01:48 PM

目標偵測是電腦視覺領域的重要任務,用於識別影像或影片中的物體並定位其位置。這項任務通常分為單階段和雙階段兩類演算法,它們在準確性和穩健性方面有所不同。單階段目標偵測演算法單階段目標偵測演算法將目標偵測轉換為分類問題,其優點是速度快,只需一步即可完成偵測。然而,由於過於簡化,精度通常不如雙階段目標偵測演算法。常見的單階段目標偵測演算法包括YOLO、SSD和FasterR-CNN。這些演算法一般以整個影像作為輸入,透過運行分類器來辨識目標物體。與傳統的兩階段目標偵測演算法不同,它們不需要事先定義區域,而是直接預

AI技術在影像超解析度重建方面的應用 AI技術在影像超解析度重建方面的應用 Jan 23, 2024 am 08:06 AM

超解析度影像重建是利用深度學習技術,如卷積神經網路(CNN)和生成對抗網路(GAN),從低解析度影像中生成高解析度影像的過程。該方法的目標是透過將低解析度影像轉換為高解析度影像,從而提高影像的品質和細節。這種技術在許多領域都有廣泛的應用,如醫學影像、監視攝影、衛星影像等。透過超解析度影像重建,我們可以獲得更清晰、更具細節的影像,有助於更準確地分析和識別影像中的目標和特徵。重建方法超解析度影像重建的方法通常可以分為兩類:基於插值的方法和基於深度學習的方法。 1)基於插值的方法基於插值的超解析度影像重

使用AI技術修復舊照片的實作方法(附範例和程式碼解析) 使用AI技術修復舊照片的實作方法(附範例和程式碼解析) Jan 24, 2024 pm 09:57 PM

舊照片修復是利用人工智慧技術對舊照片進行修復、增強和改善的方法。透過電腦視覺和機器學習演算法,該技術能夠自動識別並修復舊照片中的損壞和缺陷,使其看起來更加清晰、自然和真實。舊照片修復的技術原理主要包括以下幾個面向:1.影像去雜訊和增強修復舊照片時,需要先進行去雜訊和增強處理。可以使用影像處理演算法和濾波器,如均值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等,來解決雜訊和色斑問題,進而提升照片的品質。 2.影像復原和修復在舊照片中,可能存在一些缺陷和損壞,例如刮痕、裂縫、褪色等。這些問題可以透過影像復原和修復演算法來解決

尺度轉換不變特徵(SIFT)演算法 尺度轉換不變特徵(SIFT)演算法 Jan 22, 2024 pm 05:09 PM

尺度不變特徵變換(SIFT)演算法是一種用於影像處理和電腦視覺領域的特徵提取演算法。該演算法於1999年提出,旨在提高電腦視覺系統中的物體辨識和匹配性能。 SIFT演算法具有穩健性和準確性,被廣泛應用於影像辨識、三維重建、目標偵測、視訊追蹤等領域。它透過在多個尺度空間中檢測關鍵點,並提取關鍵點周圍的局部特徵描述符來實現尺度不變性。 SIFT演算法的主要步驟包括尺度空間的建構、關鍵點偵測、關鍵點定位、方向分配和特徵描述子產生。透過這些步驟,SIFT演算法能夠提取出具有穩健性和獨特性的特徵,從而實現對影像的高效

電腦視覺中的目標追蹤概念解讀 電腦視覺中的目標追蹤概念解讀 Jan 24, 2024 pm 03:18 PM

目標追蹤是電腦視覺中一項重要任務,廣泛應用於交通監控、機器人、醫學影像、自動車輛追蹤等領域。它是透過深度學習方法,在確定了目標物件的初始位置後,預測或估計影片中每個連續幀中目標物件的位置。目標追蹤在現實生活中有著廣泛的應用,並且在電腦視覺領域具有重要意義。目標追蹤通常涉及目標檢測的過程。以下是目標追蹤步驟的簡要概述:1.物件偵測,其中演算法透過在物件周圍創建邊界框來對物件進行分類和檢測。 2.為每個物件分配唯一識別(ID)。 3.在儲存相關資訊的同時追蹤偵測到的物件在影格中的移動。目標追蹤的類型目標

圖像標註的方法及應用場景常見的介紹 圖像標註的方法及應用場景常見的介紹 Jan 22, 2024 pm 07:57 PM

在機器學習和電腦視覺領域,影像標註是將人工標註應用於影像資料集的過程。影像標註方法主要可分為兩大類:手動標註和自動標註。手動標註是指人工標註者透過手動操作對影像進行標註。這種方法需要人工標註者俱備專業知識和經驗,能夠準確地辨識和註釋影像中的目標物、場景或特徵。手動標註的優點是標註結果可靠且準確,但缺點是耗時且成本較高。自動標註是指利用電腦程式對影像進行自動標註的方法。這種方法利用機器學習和電腦視覺技術,透過訓練模型來實現自動標註。自動標註的優點是速度快且成本較低,但缺點是標註結果可能不

淺層特徵與深層特徵的結合在實際應用中的範例 淺層特徵與深層特徵的結合在實際應用中的範例 Jan 22, 2024 pm 05:00 PM

深度學習在電腦視覺領域取得了巨大成功,其中一項重要進展是使用深度卷積神經網路(CNN)進行影像分類。然而,深度CNN通常需要大量標記資料和運算資源。為了減少運算資源和標記資料的需求,研究人員開始研究如何融合淺層特徵和深層特徵以提高影像分類效能。這種融合方法可以利用淺層特徵的高運算效率和深層特徵的強表示能力。透過將兩者結合,可以在保持較高分類準確性的同時降低計算成本和資料標記的要求。這種方法對於那些資料量較小或計算資源有限的應用情境尤其重要。透過深入研究淺層特徵和深層特徵的融合方法,我們可以進一

分散式人工智慧盛會DAI 2024徵稿:Agent Day,強化學習之父Richard Sutton將出席!顏水成、Sergey Levine以及DeepMind科學家將做主旨報告 分散式人工智慧盛會DAI 2024徵稿:Agent Day,強化學習之父Richard Sutton將出席!顏水成、Sergey Levine以及DeepMind科學家將做主旨報告 Aug 22, 2024 pm 08:02 PM

會議簡介隨著科技的快速發展,人工智慧成為了推動社會進步的重要力量。在這個時代,我們有幸見證並參與分散式人工智慧(DistributedArtificialIntelligence,DAI)的創新與應用。分散式人工智慧是人工智慧領域的重要分支,這幾年引起了越來越多的關注。基於大型語言模型(LLM)的智能體(Agent)異軍突起,透過結合大模型的強大語言理解和生成能力,展現了在自然語言互動、知識推理、任務規劃等方面的巨大潛力。 AIAgent正在接棒大語言模型,成為目前AI圈的熱門話題。 Au

See all articles