机器视觉与计算机视觉的区别

这两个术语经常出现在同一场对话、招聘启事和产品资料中。尽管机器视觉与计算机视觉密切相关，但它们通常用于描述不同类型的成像系统和应用需求。

理解两者关系的一个有用视角是：计算机视觉主要侧重于解读图像数据，而机器视觉则侧重于在工业和自动化环境中部署成像系统。计算机视觉开发的是从图像和视频中提取信息的算法。机器视觉则结合相机、光学、照明、软件和自动化硬件，将这些技术应用于具体的现实检测、测量或控制任务。

尽管这两个领域高度重叠，但计算机视觉通常聚焦于图像解读，而机器视觉则强调可靠的图像采集与工业自动化。

什么是计算机视觉？

计算机视觉系统旨在解决的问题范围广泛，且往往与具体应用无关：

计算机视觉研究人员所研究的问题范围广泛，且往往具有通用性：

• 物体识别与分类：图像中存在哪些物体？

• 物体检测与跟踪：物体位于何处，又如何随时间移动？

• 场景重建与深度估计：环境的三维结构是怎样的？

• 图像分割与异常检测：哪些区域与预期的模式或外观存在差异？

计算机视觉的应用可见于机器人、自主系统、医学成像和基于图像的分析等领域。该领域主要侧重于开发从视觉数据中提取信息的算法和模型，而非成像硬件本身。因此，计算机视觉研究往往更关注物体识别、分割或场景理解等任务，而非镜头选型或照明控制等课题。

什么是机器视觉？

机器视觉是一门工业学科，它应用成像技术和计算机视觉方法，在制造和物流环境中实现检测、测量或引导任务的自动化。

机器视觉工程师的关注重点通常不在于开发全新的算法，而更多在于将成熟的成像方法集成到系统中，使其能够在严苛的工业条件下以生产速度可靠运行。机器视觉系统包含以下组件：

许多机器视觉系统使用源自计算机视觉研究的算法。机器视觉的挑战在于将这些算法集成到系统中，使其能够在高吞吐量下可靠运行、与工业设备同步，并在严苛的生产环境中保持稳定的性能。

两者的重叠之处与分歧之处

随着这两个领域日益共享技术与方法，机器视觉与计算机视觉之间的界限已变得不再那么严格。最初在计算机视觉领域发展起来的深度学习技术，如今已广泛应用于机器视觉应用，包括工业检测与自动化。与此同时，现代机器视觉系统也越来越多地将嵌入式 AI 和边缘推理能力直接集成到相机和处理硬件中。

但根本性的区别依然存在：

在工业检测环境中，系统的可靠性与可重复性至关重要，因此这种区别尤为关键。在计算机视觉研究中，模型往往主要依据在多样化数据集上的基准准确率来评估。相比之下，机器视觉系统必须在严格受控的运行条件和持续的生产负载下保持稳定的性能。正因如此，机器视觉工程师除了关注底层算法之外，还高度重视照明控制、光学、触发、标定和系统集成。

实际案例：条码读取

通过条码读取这样一项常见任务，可以更清楚地看出计算机视觉与机器视觉之间的区别。

计算机视觉的方法可能侧重于使用在各种光照条件、观察角度和图像质量下采集的条码图像来训练模型。其目标是在多变且不太可预测的环境中实现可靠的解码。

机器视觉的方法则相反，通常会在成像环节本身就降低变动性。系统可能采用固定的相机位置、与传送带运动同步的受控 LED 照明、确定的工作距离，以及根据所需条码尺寸和线速度选定的光学元件。在这些受控条件下，解码软件处理的是高度一致的图像数据，从而在高吞吐量的工业环境中实现稳定且可重复的读取性能。

两种方法本身并无优劣之分。计算机视觉系统通常被设计为应对变动性，而机器视觉系统通常被设计为通过受控的成像条件将变动性降至最低。

我的应用需要计算机视觉、机器视觉，还是两者兼备？

答案几乎总是取决于您的应用是否拥有受控的物理环境。

许多现代工业应用将受控的机器视觉成像与基于 AI 的计算机视觉模型相结合。现代工业系统越来越多地将机器视觉的受控成像条件与深度学习模型灵活的分类能力相结合。The Imaging Source 的相机可根据应用需求，同时支持传统的机器视觉软件和现代的 AI 推理工作流程。