机器视觉，机器视觉算法

       机器视觉，计算机视觉，图像处理，机器视觉，图形识别，这些之间到底有什么区别？不了解人工智能的人可能会觉得这些都一样，很容易混淆。下面来看一下这些术语的具体含义，接下来，小编将介绍机器视觉，机器视觉算法的相关内容，一起来看看吧。

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机器视觉，机器视觉算法

1.机器视觉

机器人视觉是什么。

       机器视觉是指指机器人能够对其进行视觉感知的系统，是机器人系统的重要组成部分。从根本上说，机器人视觉需要使用摄像机硬件和计算机算法的组合，使机器人能够处理来自真实世界的视觉数据。举例来说，你的系统可以制造出一个二维摄像机，它能探测到机器要抓住的一个对象物，更复杂的例子可能是使用3D立体摄像机引导机器人将轮子安装在移动的车辆上。

       在没有机器视觉的情况下，你的机器人就完全瞎了眼，对于一些机器人任务，这可能不会成为问题，但是对于某些应用来说，机器人视觉是有用的，甚至是必要的。

信息处理。

       讯号处理包括电子信号处理、或清除(例如，除噪)、提取信息、在显示端输出前预处理、或为其后续处理作准备的预处理。什么都可以是一种信号，或多或少，有各种各样的信号可以进行处理，例如：模拟信号，数字信号，频率信号等等，图像基本上是二维(或更多维)信号，对于机器人视觉，我们感兴趣的是对图像的处理。

图象处理和计算机视觉。

       电脑视觉和图像处理就像是表亲，但是它们有着不同的目的。图象处理技术主要是为了提高图象的质量，把图象转换为直方图等其他格式，或者改变图象进行进一步处理。而计算机视觉则更注重从图像中提取信息，从而实现对图像的感知。所以你可以利用图像处理把彩色图像转换成灰度图像，然后用计算机视觉检测出图像中的物体。再往前看一遍，我们可以看到，这两个领域，尤其是光学领域受到了很大的物理学影响。

图像识别和机器学习。

       直到现在，事情还是那么简单。随着我们将图形识别或者更广泛的机器学习加入一个家族，事情开始变得有点复杂了，该分支主要集中在识别数据中的图形，这对于需要机器人视觉更高级的功能来说是非常重要的。举例来说，要想从图像中识别物体，软件就必须能够监控它看到的物体是否与它之前看到的一样。所以，机器学习是计算机视觉中除信号处理外的另一个母体。

       但是，并非所有的计算机视觉技术都需要机器学习，你也可以通过机器学习来代替图像，然后把它作为机器学习算法的一种输入。比如。在传送带上，计算机视觉检测部件的大小和颜色，然后，机器学习根据其从普通产品中所学到的知识，判断这些部件是否属于劣质产品。

机械视觉

       当我们谈论机器视觉时，一切都会改变。那是因为机器视觉与前面所说的完全不同。机器视觉是指用于工业目的的视觉，以实现自动检测、过程控制和机器人引导的自动化检测、过程控制和机器人引导。谱系的其余部分是科学领域，机器视觉是工程学领域。

       你可以把机器视觉看作计算机视觉的孩子，因为它运用了计算机视觉和图像处理技术和算法。但尽管这一技术可以用于引导机器人，但他又不能完全依靠机器人。

机器视觉

       最终，机器视觉终于达到。到目前为止，如果你继续阅读这篇文章，你会发现机器人视觉已经使用了所有以前的技术。很多情况下，机器人视觉和机器视觉是互相交替使用的。不过，还是有一些细微的区别，一些机器视觉应用，例如部件监控，与机器人无关，而工件只是放在一个用于检测不良的视觉传感器前面。

       机器人视觉不仅仅是一个工程学领域，它也是一门有自己特定研究领域的科学，有别于纯粹的计算机视觉研究，机器人视觉必须将机器人技术融入到其技术和算法中。与计算机视觉相比，视觉伺服是一种智能技术，而非计算机视觉技术。在机器人运动控制中，利用视觉传感器检测机器人的位置反馈信息。以上就是机器视觉，机器视觉算法的相关内容，感谢您的阅读。