光子治疗仪耗材，光子治疗仪耗材有哪些

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机器视觉与计算机视觉的区别是什么？

作为以机器视觉相关课题毕业的硕士研究生，应该勉强能够回答题主的问题。就个人见解来说，机器视觉主要是用于实际的工业应用，计算机视觉则侧重于理论研究。

机器视觉一般应用于机器人或执行机构上，用于指导机器人或执行机构的运动，其目的一般是得到某一特征的空间位姿、色彩等一些简单的图像信息，而后通过控制器实现对运动执行机构的运动调整，如机器人自动抓取，缺陷识别等。机器视觉更强调算法的实时性和准确性。机器视觉的原则是够用就好。

计算机视觉一般没有附属的执行机构，其主要通过计算机对摄像头获取的图像信息进行深度处理，进而得到更加丰富的信息，如人脸识别等，其所用的算法更加复杂，一般为得到所需信息的时间也更长。计算机视觉则更侧重通过某种算法得到更多的信息，优化算法的效率等。

总的来说，机器视觉来源于计算机视觉，其关系类似于民用技术和军用技术之间的关系。

个人愚见，欢迎大家互相交流。

我是 机器视觉软件工程师 专业做机器视觉相关的开发。

机器视觉是计算机视觉领域研究的一个分支。计算机视觉研究的方向更广，以下是我的讲解。

机器视觉

机器视觉重在对图像的理解，成像系统获取图像后，通过图像处理算法对图像进行增加、分割、特征提取等算法操作后。计算机视觉是一个更大的研究方向，通过不断的研究和总结把一些前沿的理论应用到机器视觉领域， 现在的机器视觉算法，早在十几年二十几年前都有人研究好了，而大规模的机器视觉应用是在00年后，特别是苹果手机问世，苹果手机对产品零件质量要求更高，让机器视觉这个行业也带火起来了，国内外工厂也就都慢慢接受机器视觉检测了。 计算机视觉在我们公司是有方向的，他们是 “预研组”， 也就是预研究计算机视觉的技术， 不断的把这些技术应用到机器视觉领域， 比如这几年深度学习比较火， 这以前是计算机视觉研究的领域， 现在把深度学习带入机器视觉，进行检测工业生产中的一些产品缺陷，如下图中，通过深度学习检测产品生产过程中产品颜色、高度等是否正常。

我相信在十几年后，很多计算机视觉里面的技术都会应用到机器视觉领域，为工业自动化领域贡献一片力量。

计算机视觉

计算机视觉是一门大的学科，是一门理论性很强的研究领域，国内外很多大牛都在研究这个领域，国内计算机视觉 ‘四小龙’，商汤科技、旷视科技、依图科技、云从科技都是在计算机视觉领域有深度研究，顺便说一句，美国这个把 商汤科技 列为贸易管制清单中，足以见计算机视觉在未来的重要性。

计算机视觉是一门大学科，里面包括图像处理、模式识别、图像识别、语音识别、语义识别、人工智能、深度学习、人脸识别等，是非常多的

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机器视觉工程师 专业做机器视觉相关的开发， 我的头条每天都有大量机器视觉干货分享。

计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。

机器视觉包括图像数字化、图像操作和图像分析，通常使用计算机来完成，所以说它是一门覆盖图像处理和计算机视觉的专业。其场景相对简单固定，识别的类型少(在同一个应用中)，规则且有规律，但对准确度，处理速度要求都比较高。关于速度，一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，而且往往要求实时，所以处理速度很关键，目前基本上不适合采用深度学习。门槛比较高，龙头企业做的也非常好。

机器人视觉只是个摄像机加上间距探测（雷达），获得对外部情况的“感知”。至于机器人对感知到的信息能否有意识的去利用，就很值得怀疑了。据我所知，目前制造出来的机器人，其主观能动性都是程序化的。其对语言的感知也是预定的，比如：一个语言单词、词组或一句话所产生的声波会分别对应于某个相关联的信息地址，实现某个答案的语言播放，仅此而已。语言，确实是大脑换醒（突现）某个信息的存在机制，这个信息被换醒之后，如果少了自我意识，就无法识别和深度利用（联想思维），要想机器人具有主观能动性，除了能够把感觉到的信息以某种状态“潜伏”下来以外，还要对视觉感觉到的信息与经验信息进行对比。通过对比，获得知道，意识就产生了。然后思维在意识下对即时需求（对某个问题的关注点）进行调动经验信息（长期记忆信息）做出扩散性联想思维活动。所以人与机器人对感觉信息的接收方式和利用方式是绝然不同的。

附：人的信息获得机制之本人之见

大脑获取的各种信息，来自于体内外。大脑获取信息的生理途径来之于视、听、嗅、味以及体内和体表的感受器。人的一切生理活动皆建立在这些感受器的基础之上，可以说是这些感受器赋予了生命体的存在、进化、记忆存取以及自主运动和随意运动的机能。

每一个感受器，在接受一种信息内容的刺激时，都是感受器内群体性神经感受细胞共同兴奋活动的过程。在这个活动过程中，每一个感受细胞各自独立、各自运作、各具兴奋度状态，但又相互协作，在同一个时间段里，把一个信息内容整合在一起。整合，就是形成一个独一无二的记忆单元（共同兴奋体），并且以一个脉冲频率波的形式，实现长期性、整体性和“困绑”在一起的兴奋体状态记忆。这个“兴奋体状态记忆”，在进入海马前，还不具有长期记忆的存在机能，但也有初始信息接受时的短期“印痕”，并在形成长期记忆以后，下次再提取此信息时，埋下了被容易提取出来的“伏笔”（惯性冲动状态）。以视觉感受器为例，视野信息画面借助光入瞳孔，再经过晶状体透镜聚焦后投射至视网膜。

视网膜上进化出了密密麻麻的纵向排列着的柱状视杆和视锥感受细胞。视野中，照片式信息画面内容被数以万计的视网膜感受神经锥细胞所一一对应，视网膜上的感觉神经锥细胞将整体的视野照片式信息画面内容“分割”成了数以万计的像素点。“照片”内容中不同的区域，一般都存在着自然的黑白明暗差和色彩差，无论是黑白差还是色彩差，它们都是一种借助光子下的冲动频率波。对视网膜感受细胞的刺激度大小，一般取决于光的明暗度；对视网膜感受细胞的不同色彩刺激，一般取决于光对视野物的折返频率波的频率波长。有什么样的频率波。就有什么样的视网膜神经锥细胞被刺后的兴奋态。使得视网膜神经锥细胞的兴奋度状态与刺激源的明暗度和色彩度刺激相一致。视网膜中每一个神经锥杆细胞本身，都存在着感受阈，可描述为：从抑制状态的0到最大兴奋度状态的100。如果视野照片式信息内容的某个区域中一个极其微小的点，其黑白色彩亮度处于1，说明能够引起视网膜中某一个神经锥杆细胞的兴奋阈度低到接近极限，或者说这个视野信息的微小点上，暗到不能引起神经锥细胞兴奋的程度；视野信息的黑白色彩亮度处于50，说明视网膜内该神经锥杆细胞被刺激后的兴奋阈度处于中间状态。也说明反光亮度和波峰处于中等刺激水平；视野信息的黑白色彩亮度处于100，说明视网膜内该神经锥杆细胞的兴奋度处于最高限度的档位阈。数以百万计的视网膜神经锥杆细胞在“面对”视野照片式信息画面内容时，“它们”各自做出自己的兴奋度反应。这样，整个视网膜上群体性神经锥细胞的兴奋度，就完全彻底地“复制”了视野照片式信息画面内容中黑白和色彩度的全部状态，即使这个视野信息画面处于光亮度不断变化的环境之下，但就整体性而言，视野信息画面内容通过光反射，对群体性神经细胞的刺激，仍然保持一致的梯度响应，这个视野信息不会因光亮度变化而导致信息内容的串改。视网膜这个群体神经锥杆细胞的整体兴奋状态再汇聚到视神经盘，入视神经，通过外侧膝状体中继后投射到视觉感觉皮质，引起视觉皮层中群体性神经锥细胞的共同兴奋活动。视觉皮层中，神经锥细胞的共同兴奋度状态与视网膜神经细胞的兴奋度状态是一致的，视觉皮质是一种应承性反应，类似于电脑的显示器，有什么样的信息脉冲频率波送达，显示器就“照本宣读”。因此，视觉皮质的应答性反应与视野信息画面内容的黑白色彩相一致。人才得以感觉到视野信息画面。以上就是人感受或获得视野信息内容的生理运作机制。

人的其它感受器，其构造和形态虽然各不相同，但是有一点是相同的，那就是一个感受器内数以百万计的感受细胞，分别都有自己的感受阈，呈相嵌模式，纵柱向排列，相互紧邻在一起，面对同一个信息单元的刺激，感受细胞在同一时间段里，各自做出“自己”的冲动度阈值反应。这种群体性神经细胞的共同差异性、协调性反应（兴奋），表现出错落有致，精准地反应出了全部刺激源的信息状态。

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