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最近有朋友問我經常看到你們在說機器視覺，機器視覺到底是什麼啊？機器視覺和計算機視覺有什麼關係啊？
兩者差不多的，區別不大，但還是有些許不同點。主要是應用的場景不同以及技術側重點不同，簡單理解就是圖像採集對著機器的就是機器視覺，對著人的就是計算機視覺。
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機器視覺（Machine Vision, MV），機器視覺系統顧名思義就是通過機器視覺產品（即光源、鏡頭、相機、採集卡）將被拍攝的目標轉換為圖像信號，傳送給機器視覺軟件（即圖像處理系統），來代替人眼的測量、檢測和判斷。機器視覺系統可以快速獲取大量信息，而且易於自動處理，也易於同設計信息以及加工控制信息集成，應用機器視覺系統能夠大幅降低檢驗成本，提高產品質量，加快生產速度和效率，極大地提升企業競爭力，其廣泛應用於生產製造、檢測等工業領域，被稱為“工業之眼”。隨著工業4.0時代的到來，機器視覺在智能製造領域的作用越來越重要，機器視覺應用非常廣泛。機器視覺識別的場景更加單一，識別的規律性更強，對識別的精準度要求更高。比較難實現規模化，成長為BAT體量級的公司少，大多主要是私人定製化服務，非標自動化成本更高，大公司定製成本高，所以各個小公司以及個人都是有機會的，前景廣闊。
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計算機視覺(Computer Vision, CV)，計算機視覺是一門研究如何使機器“看”的科學，更進一步的說，就是是指用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，並進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。計算機視覺是指利用計算機來模擬人的視覺，多類型識別，超強大計算，是人工智能技術層商業化比較成功的一個分支。應用的場景相當複雜，需要識別的物體內容較多，沒有什麼規律性可言，需要依靠深度學習來支撐。目前，人臉識別、視頻監控、互聯網圖像內容審查，已經成為計算機視覺技術的產業入口。其中，人臉識別又是計算機識別最熱門的應用，目前該技術已具備大規模商用條件，未來將在金融、安防、無人貨架、無人零售，無人收銀機等領域迎來大增長大爆發。現如今智能零售系統應用deep learning深度學習、機器視覺、生物識別、生物支付等前沿技術，基本實現了基於對用戶、商品、需求、習慣的精準識別和分析而完成的精準客服和零售。
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機器視覺系統的廣泛應用領域包含 ：
軍事。設想未來機器人戰士，必然有超人的視覺系統。
半導體、電子。元件和線路集成度高，越來越密集，需要更快的製造速度，用機器視覺檢測、定位、導引幾乎是唯一的選擇。機器視覺40%-50%應用在半導體電子產品製造領域。
計算機和外設。軟盤、光盤印刷質量，磁盤磁頭傾斜度。
製藥。外觀質量檢測，藥品形狀、厚度尺寸檢查、數量統計。
包裝。包裝外觀、條形碼、完整性、生產日期、條形碼、密封性檢測。
機械製造業。產品質量檢測，快速檢測產品表面缺陷。三維測量和檢測，裝配引導。
印鈔造幣。紙幣上的防偽編號提取。
物流。條碼、標籤、物品的識別和物品分揀，集裝箱號碼識別。
菸草。菸草分級、異物剔除、包裝質量檢查。
食品。對瓶裝液位高度檢查，啤酒瓶外觀檢測，口服液瓶子質檢，灌裝飲料外觀檢查。
農產品分選。色選技術對農產品自動分級分揀。
交通系統。智能交通。識別車牌號，違章，記錄圖像。
紡織。色選技術剔除紡織原料中的異種纖維。紡織、印染過程中實時監控產品質量，檢出疵點。
郵政。信函自動分揀。
醫療醫學。醫學圖像分析。
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計算機視覺廣泛應用：計算機視覺技術產品化的進程快，主要得益於使用場景的豐富。目前已經形成了視頻監控、人工智能、身份驗證、移動互聯網等四大產品矩陣，廣泛應用於智能手機、金融、交通、娛樂等領域。公司門禁安全系統、人臉支付系統，都可以通過人臉識別技術實現，識別精度達到99%。可以說，計算機視覺正值橫向擴張的紅利期，未來將憑藉縱向發展展開更高層次上的技術競爭。
機器視覺識別貨物
機器視覺識別人臉
強大的數據運算存儲查詢功能
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Kipy專門去超市體驗了一把無人收銀機，親自體驗測試了一下，如果不把貨物放到收銀指定的掃描區域而是直接放進裝貨區，會如何，結果無人收銀機會提醒你，是否有產品沒有掃描付錢。這裡就是計算機視覺進行視頻監控非常成功的應用，這對超市和便利店降低人工成本，防止貨物丟失，是視覺技術一個非常好的商業化嘗試和應用。
現在一起來感受一下機器視覺技術和計算機視覺等先進科技給我們工業生產和生活中帶來的便利吧。視頻素材分別來源於索尼以及深蘭科技。
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