机器视觉难不难 机器视觉与计算机视觉的区别和共同之处

2019-08-19 22:33:38 来源：朵拉利品网

1, 机器视觉与计算机视觉的区别和共同之处

计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样，就像视远图像赵旭回答的那样：你把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。
计算机视觉和机器视觉应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。
其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。
计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。
机器视觉，主要侧重对量的分析，比如通过视觉去测量一个零件的直径，一般来说，对准确度要求很高。我记得以前接触过一个需求： 视觉测量铁路道岔缺口。哥刚毕业的时候在铁路上班，做过控制系统，还开过内燃机车，很清楚道岔缺口的重要性，这玩意儿你说要是测不准，呵呵：）
当然，也不能完全按质或量一刀切，有些计算机视觉应用也需要分析量，比如商场的人数统计。有些机器视觉也需要分析质，比如零件自动分拣。但，计算机视觉一般来说对量的要求不会很高，商场人数统计误差个百分之几死不了人的，但机器视觉真的会，比如那个道岔缺口测量。
既然要求这么高，是不是机器视觉就比计算机视觉难呢？也不是的，应该说各有各的难处。
计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。有些时候甚至很难用客观量作为识别的依据，比如识别年龄，性别。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。
机器视觉则刚好相反，场景相对简单固定，识别的类型少（在同一个应用中），规则且有规律，但对准确度，处理速度要求都比较高。关于速度，一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，而且往往要求实时，所以处理速度很关键，目前基本上不适合采用深度学习。
以上讨论的是技术，商业方面，计算机视觉的应用面更广一些，毕竟很多业务是跟人相关，比如人脸识别，行为分析等，很多垂直领域都有计算机视觉潜在需求，相对来说，更适合创业；
而机器视觉顾名思义，业务主要跟机器相关，而且对准确度甚至安全性要求很高，也就在资质品牌方面有较高的门槛，所以寡头垄断严重，一般来说，更适合上班而不是创业。
机器视觉（Machine Vision, MV） &； 计算机视觉（Computer Vision, CV）
从学科分类上， 二者都被认为是 Artificial Intelligence 下属科目.
有几个分支：
一个是图像处理，主要是信号与系统，统计，优化
一个是求解景物与图像之间的关系，如立体视觉、三维重建，主要是几何
一个是模式识别，例如如何分割图像、识别目标，主要是人工智能
但实际提及时， 主观感觉上
MV 更多注重广义图像信号（激光，摄像头）与自动化控制（生产线）方面的应用。
CV 更多注重（2D, 3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究（医学图像分析，地图导航）。

2, 工业机器人学的难不难

与机器人相关的专业和实力院校
机器人是一个复杂的系统工程，需要各方面的人才，如机械，电子，通信，自动化等等，如果是行业专用机器人还会涉及到材料、物理、化学等等。在本科阶段接触到的都是机器人的基础知识，一般不会设计到机器人系统的研究，研究生期间可以接触到具体的机器人研究工作。
与机器人相关的专业也比较广泛，和自动化有关系的专业向机器人方向会比较容易，比如，机械设计及其自动化、机械自动化、电气自动化等等，因为这些专业都将会学习到机器人从业所必学的专业知识。
1、自动控制原理。自动控制是机器人运动的基础，别看人类运动的很简单，要让机器人和谐的运动，需要大量的传感器的测量，并进行计算和模拟，最后根据这个，调整参数，进行干扰补偿、负反愧前后两种串联补偿等等。
2、智能技术。主要学各种专家系统、机器学习、智能计算、启发式搜索、分布式人工智能、许许多多智能算法如蚁群算法、神经网络。
3、机器人学。讲解机器人运动中的数学计算，涉及空间描述，广义坐标，瞬态运动学，雅可比矩阵显式（线性代数基础）、立体视觉、轨迹生成、关节空间动力学、拉格朗日方程、控制学（就是自控）、顺应性。
4、单片机开发。要让机器人按照自己的想法运动，必须对其写入程序，对于不太复杂的机器人控制，单片机是完全可以满足要求的，当然要写程序的还需要熟悉单片机的编程语言（c语言、汇编语言等等）
5、电机拖动。机器人的运动是靠电机拖动的，因此在机器人设计的过程中你需要了解电机的原理，了解调速、启动、电磁关系。
当然要想设计出高水平的机器人，只掌握这些知识还是不够的，行业机器人的设计中还需要相关的行业知识和自己的天赋和悟性。
中国的好多都高校都开设了与机器人相关的专业和课程，教学底蕴和师资力量也个不相同，现在国内公认的机器人研究处于领先地位的是北航，北航曾经多次获得中国机器人大赛冠军，下面几所院校的实力也是业内普遍认可的。
哈尔滨工业大学，
北京理工大学；
吉林大学
浙江大学
武汉理工
同济大学
西安交通大学
华南理工大学
大连理工大学
天津大学
中南大学

4, 全球最强的机器视觉公司有人知道吗？

综合起来看，康耐视，松下电工，欧姆龙，佳能都是处于前列的公司；但是现在机器视觉产业细分的厉害，很难有一个公司在各个领域都处于前列。
从下面这个主要的机器视觉市场及处于前三位的公司名单来看，就能看到各个公司的差别：
- [处理装置] 松下电工，欧姆龙，夏普制造系统公司（Sharp Manufacturing Systems Corporation）
- [FA用camera] 康耐视， 佳能，夏普
- [検査应用] 松下电工，欧姆龙，康耐视
- [安全领域] Opton,NECエンジニアリング㈱，コグニテンス･ジャパン株式会社
- [车载・ITS] IMAC，オプテックス･エフエー㈱，㈱キーエンス
- [医疗领域] アディメック・エレクトロニック・イメージング㈱，㈱アートレイ，㈱シーアイエス
- [传感芯片] 日本エレクトロセンサリデバイス㈱，伊藤忠テクノソリューションズ㈱，竹中システム机器㈱，㈱DJTECH，オムロン㈱，㈱サキコーポレーション。
以上只是一个非正式的统计，更多问题可直接联系我。

相关概念

机器人

机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。

自动化

自动化（Automation）是指研制系统代替人或辅助人去完成人类生产、生活和管理活动中的特定任务，减少和减轻，人的体力和脑力劳动，提高工作效率、效益和效果。自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。因此，自动化是工业、农业、国防和科学技术现代化的重要条件和显著标志。

单片机

单片机是典型的嵌入式微控制器（Microcontroller Unit），由运算器，控制器，存储器，输入输出设备等构成，相当于一个微型的计算机。与应用在个人电脑中的通用型微处理器相比，它更强调自供应（不用外接硬件）和节约成本。它的最大优点是体积小，可放在仪表内部，但存储量小，输入输出接口简单，功能较低。由于其发展非常迅速，旧的单片机的定义已不能满足，所以在很多应用场合被称为范围更广的微控制器；从上世纪80年代，由当时的4位、8位单片机，已经发展到现在的32位300M的高速单片机。

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