做工控上位机与机器视觉的区别？

一、做工控上位机与机器视觉的区别？

答:做工控上位机与机器视觉的区别。一、指代不同

1、工控机：是一种采用总线结构，对生产过程及机电设备、工艺装备进行检测与控制的工具总称。

2、上位机：指可以直接发出操控命令的计算机。

二、特点不同

1、工控机：机箱采用钢结构，有较高的防磁、防尘、防冲击的能力。机箱内有专用底板，底板上有PCI和ISA插槽。机箱内有专门电源，电源有较强的抗干扰能力。

2、上位机：当用计算机和PLC通讯的时候，不度但可以采用传统的D形式的串行通讯，还可以采用更适合工业控制的双线的PROFIBUS-DP通讯。这就是做工控上位机与机器视觉的区别。

二、机器视觉和ai的区别？

下面的计算机视觉就是AI，别说看不懂。

1、定义不同

计算机视觉：计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。

机器视觉：机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，

得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

2、原理不同

计算机视觉：计算机视觉就是用各种成象系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释。计算机视觉的最终研究目标就是使计算机能象人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。要经过长期的努力才能达到的目标。

因此，在实现最终目标以前，人们努力的中期目标是建立一种视觉系统，这个系统能依据视觉敏感和反馈的某种程度的智能完成一定的任务。例如，计算机视觉的一个重要应用领域就是自主车辆的视觉导航，还没有条件实现象人那样能识别和理解任何环境，完成自主导航的系统。

因此，人们努力的研究目标是实现在高速公路上具有道路跟踪能力，可避免与前方车辆碰撞的视觉辅助驾驶系统。这里要指出的一点是在计算机视觉系统中计算机起代替人脑的作用，但并不意味着计算机必须按人类视觉的方法完成视觉信息的处理。

计算机视觉可以而且应该根据计算机系统的特点来进行视觉信息的处理。但是，人类视觉系统是迄今为止，人们所知道的功能最强大和完善的视觉系统。如在以下的章节中会看到的那样，对人类视觉处理机制的研究将给计算机视觉的研究提供启发和指导。

因此，用计算机信息处理的方法研究人类视觉的机理，建立人类视觉的计算理论，也是一个非常重要和信人感兴趣的研究领域。这方面的研究被称为计算视觉（Computational Vision）。计算视觉可被认为是计算机视觉中的一个研究领域。

机器视觉：机器视觉检测系统采用CCD照相机将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，

图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。

3、应用不同

计算机视觉：人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入几乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。

这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示相同的含义，而计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机才能运行。

为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应人的习惯和要求，

以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。

机器视觉：在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；

辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；

再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。

三、机器视觉和slam区别？

1 机器视觉和SLAM有不同的应用领域和目标。2 机器视觉主要关注计算机系统如何理解和图像或视频数据，以实现识别、检测、跟踪等功能。它可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等领域。3 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种同时进行定位和地图构建的技术。它主要用于移动机器人、自动驾驶等领域，通过感知环境并同时估计自身位置，实现实时地图构建和自主导航。4 机器视觉和SLAM在应用领域和目标上有所不同，机器视觉更注重对图像或视频数据的理解和，而SLAM更注重同时定位和地图构建的实时性和准确性。5 机器视觉和SLAM在技术手段上也有一些重叠，比如都需要使用图像处理、特征提取、机器学习等技术。但SLAM还需要结合传感器数据进行定位和地图构建，相对更复杂一些。6 总的来说，机器视觉和SLAM是两个不同的概念，各自在不同的领域和应用中发挥作用，但也有一些技术上的联系和交叉点。

四、深度学习与机器视觉的区别

在人工智能领域，深度学习与机器视觉是两个常被提及的重要概念。虽然它们有着一定的关联，但实际上存在着明显的区别。本文将以专业的角度探讨深度学习与机器视觉的区别，帮助读者更好地理解这两个概念。

深度学习

深度学习是一种机器学习的分支，它模仿人类大脑的神经网络结构，通过多层次的神经元对数据进行学习和理解。深度学习通常包含多个隐藏层，能够自动地从数据中学习特征，对非结构化数据进行高级抽象。

利用深度学习技术，计算机可以通过大量数据的训练，自动提取出数据的特征，从而实现对复杂问题的解决。深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成就，成为人工智能发展的重要推动力。

机器视觉

机器视觉是指让机器拥有类似人类视觉系统的能力，实现对图像或视频信息的理解与处理。机器视觉技术包括图像处理、目标检测、图像识别等领域，广泛应用于医疗影像、智能驾驶、安防监控等领域。

与深度学习相比，机器视觉更加关注如何让机器模拟人眼的视觉系统，从而解决特定领域的实际问题。机器视觉领域的研究重点在于如何提取图像中的特征，进行目标识别与跟踪，以及实现图像与现实世界的交互。

深度学习与机器视觉的区别

虽然深度学习与机器视觉在某些方面有着联系，但它们本质上是不同的概念。深度学习强调的是通过多层次的神经网络模型实现对数据的学习与建模，而机器视觉侧重于让机器具备类似人眼视觉系统的能力。

另外，深度学习技术可以被应用于机器视觉领域，帮助提高图像识别、目标检测等任务的准确性和效率。深度学习算法可以自动学习图像中的特征，并实现对复杂图像数据的高级抽象，为机器视觉系统的性能提升提供强大支持。

• 深度学习强调对数据的高级抽象和建模。
• 机器视觉注重让机器模拟人类视觉系统的能力。
• 深度学习可以被应用于机器视觉领域，提高图像识别、目标检测的效率。

结语

深度学习与机器视觉是人工智能领域中两个重要的概念，它们各自在不同的领域发挥着重要作用。深度学习技术的不断进步为机器视觉领域的发展提供了有力支持，促进了人工智能技术的不断创新与应用。

通过深入了解深度学习与机器视觉的区别，我们可以更好地应用这两种技术，推动人工智能技术在各行各业的广泛应用与发展。

五、机器视觉与机器人的发展背景？

从20世纪70年代至今，机器视觉发展过程包括机器视觉发展初期（20世纪70年代）的数字图像处理和积木世界，20世纪80年代的卡尔曼滤波、正则化，20世纪90年代的图像分割、基于统计学的图像处理以及21世纪计算摄像学与机器视觉中的深度学习等。

六、视觉与视角的区别？

视觉

视觉是一个生理学词汇。

物体的影像刺激眼睛(视网膜)所产生的感觉

光作用于视觉器官，使其感受细胞兴奋，其信息经视觉神经系统加工后便产生视觉。

通过视觉，人和动物感知外界物体的大小、明暗、颜色、动静，获得对机体生存具有重要意义的各种信息，至少有80%以上的外界信息经视觉获得，视觉是人和动物最重要的感觉。

形成过程

光线→角膜→瞳孔→晶状体（折射光线）→玻璃体（固定眼球）→视网膜（形成物像）→视神经（传导视觉信息）→大脑视觉中枢（形成视觉）

视角

人眼对物体两端的张角

视角，视线与显示器等的垂直方向所成的角度，观察物体时，从物体两端（上、下或左、右）引出的光线在人眼光心处所成的夹角。物体的尺寸越小，离观察者越远，则视角越小。正常眼能区分物体上的两个点的最小视角约为1分。

视线与显示器等的垂直方向所成的角度，屏幕在所有方向上的反射是不同的，在水平方向离屏幕中心越远，亮度越低；当亮度降到50%时的观看角度，定义为视角。

七、视觉与感官的区别？

视觉，就是指人的眼睛所能看见的一切现象；感官是指人们感受外界事物刺激的器官，包括眼、耳、鼻、舌、身等；大脑则是一切感官的中枢。

人的眼睛是视觉，耳朵是听觉，鼻子是嗅觉，舌头是味觉，身体各个部位是触觉。

神奇的视觉不仅仅是一个视力问题，包括人的感觉和心理状况，也包含着人的感性与理性竞争。因为外界的一切事物犹如一幅幅影象资料，通过眼睛进入人的大脑，引起人们的心里反应。在这相互联接、转化的过程中，不同的人不同的影像，相同的人相同的影像，以及不同的人相同的影像和相同的人不同的影像，所产生的心理反应也是不同的。

例如，同样进入一座森林公园，人开心时觉得绿荫美丽，沁人脾肺，伤心时则感到一片松柏，恰似陵园；同样看到一处风景，初见时欣赏其漂亮优雅，看久了则感觉平庸一般。

然而，对于景色，人们有时也有某些共同的反应。蓝天白云、雨后彩虹，雪山冰河、垂挂瀑布等自然现象，人们的普遍感觉就是美丽漂亮，气势蓬勃。无论国外国内，人们对于这些类似现象都是一样的感觉，一样的享受。

爱美之心，人皆有之。世界上凡是美丽的物体，人人都会喜爱，包括人类本身。人们常用花儿形容女人，那不就是因为花儿的美丽和漂亮吗？对于男人来说，体魄健壮、心胸宽阔才是英俊帅哥。这些不都是人们选择配偶的基本条件吗？

当然，外表的美丽不等于心灵的美丽，确有个别人“貌似潘安，心如毒蝎”，也就是说，视觉只能看到外表，解决不了本质问题。

中国有句俗语：“情人眼里出西施”，这充分说明了心理活动对于人们视觉的反作用。就是说，一个人对于她人从心里产生爱慕，即会通过眼睛视其为美女——西施。

其实，人们总会滋生一种“疲劳感”。再美的东西，若是观赏的时间长了，就会淡化刺激感觉，倒是平平庸庸了；另外，任何事物都有一个变化的过程，都会失去以前的外形和风采。这也是一种自然规律，谁也难以违背。

视觉不仅仅对美的东西有感官，同样，对于丑陋的东西亦有感官。人们常说的一句话是“眼不见，心不烦”，正是这种见解。

如：在医院里看到挤满了病房的患者，人们的心情就会感到某种压抑；在车站、码头看到一片片人群在挤车、挤船，人们当即就觉得眼花头晕；在某些事故现场，看到那惨烈的车毁人亡景象，人们就会感到浑身发冷而颤抖等等，所有这些都是视觉“惹的祸”，不看则罢，一看就会产生难以磨灭的印象，甚至几天都在脑海里翻腾。

总而言之，视觉与人的感官息息相关，不要因为视觉的原因影响了人的情绪，还是多看看美丽的自然景色，多看看社会的光明景象，在有生之年让“美丽漂亮”充实心房，欢欢乐乐地享受清福。

八、机器视觉的智能制造与经济影响？

机器视觉技术是重要技术之一。将机器视觉技术引入制造业，可以充分发挥其检测系统的优势。在生产制造过程中对产品进行自动检测，可以有效地控制产品质量，有效地提高产品品质。同时，机器视觉技术对工作对象的识别和定位功能，使生产制造的实际效率不断提高。

九、机器视觉的应用？

机器视觉是配备有感测视觉仪器（如自动对焦相机或传感器）的检测机器。

其中光学检测仪器占有比重非常高，可用于检测出各种产品的缺陷，或者用与判断并选择出物体等，应用在自动化生产在线对物料进行校准与定位。

机器视觉是计算机视觉中最具有产业化的部分，主要大量应用于工厂自动化检测及机器人产业等。

将近80%的工业视觉系统主要用在检测方面，包括用于提高生产效率、控制生产过程中的产品质量、采集产品资料等。

产品的分类和选择也集成于检测功能中。

十、机器视觉和机器学习有什么区别？

机器视觉是模拟人眼，是识别外界事务，机器学习是利用神经网络等技术，学习额外的知识。