計算機視覺和機器視覺有什么區(qū)別？

計算機視覺和機器視覺之間的區(qū)別在于，機器視覺利用計算機視覺技術(shù)來驅(qū)動現(xiàn)有或新系統(tǒng)中的增強流程。這兩種視覺技術(shù)偶爾互換使用的主要原因是機器視覺是計算機視覺的子集或?qū)W科。計算機視覺一詞通常在人工智能學術(shù)和深度學習過程中使用，而機器視覺是指包含視覺人工智能應(yīng)用程序的完整系統(tǒng)解決方案。

除了機器視覺是計算機視覺的一個分支之外，這兩種視覺人工智能技術(shù)的利用方式也存在一些關(guān)鍵區(qū)別：

深度學習訓練與人工智能推理

計算機視覺應(yīng)用通常適用于深度學習訓練，因為其主要目標是開發(fā)準確的數(shù)據(jù)集模型。機器視覺應(yīng)用程序使用人工智能推理，采用經(jīng)過訓練的預(yù)設(shè)模型并為現(xiàn)實世界的部署實施新數(shù)據(jù)。例如，計算機視覺可以被視為大學教授，為學生提供知識和基礎(chǔ)知識。從那里，新畢業(yè)生將他們精煉的知識運用到他們的職業(yè)生涯中。計算機視覺（CV）是指更廣泛的跨學科人工智能領(lǐng)域，強調(diào)訓練計算機通過數(shù)字圖像和視頻內(nèi)容自動檢測特定物體并制定模式。計算機視覺一詞通常指人工智能和機器學習的一個學術(shù)分支。

計算機視覺的主要目標是復(fù)制人眼的復(fù)雜性并提取可用于機器學習算法的重要數(shù)據(jù)。這些算法被構(gòu)建到一個模型中，然后進行預(yù)訓練并存儲在機器學習庫中。最終用戶可以使用這些機器學習庫，快速、無縫地將他們的想法與預(yù)先訓練的AI 推理模型相結(jié)合。常見計算機視覺應(yīng)用：物體檢測、圖像分類、面部和手勢識別、文本識別（OCR）、機器人指導(dǎo)。

實時處理

與計算機視覺相比，機器視覺應(yīng)用程序需要實時獲取大量數(shù)據(jù)進行處理，而計算機視覺僅處理專業(yè)人員精心準備的預(yù)定數(shù)據(jù)集。

部署垂直領(lǐng)域

由于市場需求，這兩種視覺人工智能技術(shù)具有相同的部署垂直領(lǐng)域。機器視覺應(yīng)用程序的成功部署和運行需要從計算機視覺中開發(fā)精確且可靠的數(shù)據(jù)集。如今有許多部署垂直領(lǐng)域都融入了機器視覺。從工業(yè)自動化到能源領(lǐng)域，機器視覺已被廣泛應(yīng)用，以顯著提高任務(wù)和流程的效率。

機器視覺的目的

傳統(tǒng)上，工人會親自檢查生產(chǎn)線上的每項產(chǎn)品，以確保其符合所有標準。由于其重要性和及時性，質(zhì)量控制過程可能成為生產(chǎn)的主要瓶頸。借助機器視覺，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和機器視覺系統(tǒng)協(xié)同工作，以超人的精度和速度實現(xiàn)質(zhì)量控制流程的自動化。甚至在某些應(yīng)用中，機器視覺可以識別肉眼無法識別的缺陷、模式和異常！機器視覺是一項創(chuàng)新技術(shù)，憑借卓越的性能正在徹底改變幾乎所有垂直市場。常見機器視覺應(yīng)用：質(zhì)量檢驗、缺陷檢測、對象排序和處理、預(yù)測性維護、安全與監(jiān)控。