電腦視覺與機器視覺的比較
電腦視覺和機器視覺經常遭到誤解為同義詞；其主要區別在於重點和範圍。儘管這兩個術語之間有些重疊之處，但解決的是不同的挑戰。
機器視覺的工作原理為何？
機器視覺可自動執行相同的重複流程。這類系統使用相機和感測器，拍攝精確定義的環境影像；接著處理影像中預先定義好的部分，並應用於各種工業應用。此外，可以讓 AI 在單一領域中派上用場 (例如光學字元辨識)。
機器視覺的主要特點
特定工作的目標應用，例如品質控制或物體辨識
即時處理：系統進行即時影像拍攝分析
硬體整合：使用高度專業化的相機和光源系統，以獲取最佳拍攝影像。
機器視覺應用
品質管理：檢查產品是否存有缺陷和故障
元件檢查：在生產過程中自動檢查個別元件
條碼、QR 碼讀取：物流和零售產品自動辨識
機器人輔助系統：協助導引機器人並控制物體
電腦視覺的工作原理為何？
電腦視覺系統可以輸入各種各樣的視覺資料，包括影像、照片和影片。這些資料可以從相機「即時」傳輸，或從記憶體中載入；來源並不重要。這類視覺系統能夠反覆處理並分析視覺輸入，演算法也能學習辨識某些模式和物件，並獲得進一步的見解。電腦因此不僅可以「看到」視覺內容，還可以透過類似人類的方式來進行分析與解釋。
電腦視覺的主要功能
演算法與 AI：電腦視覺使用複雜的演算法和機器學習來進行影像辨識。
重點在於解釋：著重影像資料分析與解釋，以學習越來越多的內容。
電腦視覺應用
自動駕駛汽車：偵測障礙物與道路標誌。
人臉辨識：用於安全和監控系統。
醫學成像： 分析 X 光影像或 MRI 掃描以進行診斷。
農業： 使用影像資料來分析植物生長情形與作物產量。
電腦視覺與機器視覺：異同之處
機器視覺和電腦視覺在某些領域是重疊的；但在應用和重點上各有不同。電腦視覺系統從影像、影片和其他視覺呈現中取得廣泛資訊，而機器視覺系統主要使用系統內的相機。
機器視覺 | 電腦視覺 | |
應用 | 工業與製造業 | 範圍廣泛，例如健康和運輸 |
|---|---|---|
目標 | 自動化與偵測 | 影像解釋和模式辨識 |
即時處理 | 高 | 可變動，以較繁重的分析工作為主 |
技術 | AI | AI |
智慧工具，重點不同
儘管機器視覺和電腦視覺經常當作同義詞來使用，但其應用、目標和技術存有明顯的差異；電腦視覺為視覺分析和資訊處理帶來更廣泛的運用方式，而機器視覺則側重於影像處理的特定工業用途。
