工业视觉和计算机视觉有什么不同？

在功能目标、硬件需求、算法重点、工业成熟度等方面，工业视觉与计算机视觉存在一定差异。计算机视觉的主要任务是赋予智能机器人视觉，通过测距、物体校准和识别等服务完成对外部位置信息和图像信息的识别和判断。它可以实现计算机软件对外部环境的观察、识别和判断，相当于赋予AO4710机器人视觉，对人工智能的发展起着极其重要的作用。

机器视觉是指利用相机、相机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能产品人眼的功能，从而提供物体识别、检验、测量等服务。根据应用行业和细分技术的特点，机器视觉可以进一步分为两类:工业视觉和计算机视觉。相应地，它的应用领域可以分为智能制造和智能生活。

在功能目标、硬件需求、算法重点、工业成熟度等方面，工业视觉与计算机视觉存在一定差异。

在功能目标上，工业视觉主要解决工件定位、测量、检测等重复性工作。过去必须由人眼进行；计算机视觉的主要任务是赋予智能机器人视觉，通过测距、物体校准和识别等服务完成对外部位置信息和图像信息的识别和判断。

在硬件需求方面，工业视觉相对较高，需要根据自身需要对工业相机的帧频、分辨率等数据进行分类；另一方面，除了少数特殊情况外，大多数计算机视觉对相机或相机的要求并不高。

在算法侧重点上，工业视觉算法通常侧重于精度的提高；然而，计算机视觉算法相对困难，强调或使用数学逻辑或深度学习方法来校准和识别物体。

在工业成熟度方面，工业视觉早已相对成熟，在半导体、包装等领域的测量检验中得到了广泛的应用。总的来说，计算机视觉还处于起步状态，创业公司层出不穷。

事实上，作为人工智能领域的主要支柱，机器视觉已经与其他技术合作，开始对社会产生重大影响。虽然人工智能领域的每一项前沿技术都有一定程度的交叉，无法细分，但根据通常使用的技术类别，人工智能产业可分为深度学习、机器视觉、自然语言处理、语音识别、情境感知计算、模式识别等。其中，深度学习、机器视觉、自然语言处理是高质量企业参与最多的三个领域，也是人们在人工智能领域付诸实践最多、应用最有效的行业。

深度学习、机器视觉、自然语言处理是计算机智能化发展的三大功能，代表着教学设备思维、教学设备观察外部、教学设备理解文本。作为一种基本功能技术，机器视觉是机器人独立行动的前提。它可以实现计算机软件对外部环境的观察、识别和判断，相当于赋予机器人视觉，对人工智能的发展起着极其重要的作用。