《计算机视觉与机器人：所属大类专业及二者的区别》
一、计算机视觉与机器人所属的大类专业
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计算机视觉与机器人都属于计算机科学与技术这个大类专业，计算机科学与技术是一个广泛的学科领域，它涵盖了计算机系统结构、计算机软件与理论、计算机应用技术等多个方面。
计算机视觉作为计算机科学的一个重要分支，专注于让计算机理解和处理图像或视频数据，它涉及到数字图像处理、模式识别、机器学习等多个子领域的知识，从算法设计到硬件加速，都需要计算机科学基础知识的支撑，例如数据结构与算法用于高效地存储和处理图像数据，编程语言用于实现各种视觉算法。
机器人领域同样与计算机科学与技术紧密相连，机器人的控制系统、感知系统、决策系统等都依赖于计算机技术，机器人需要计算机来处理传感器获取的信息（包括视觉传感器、力传感器等），进行路径规划、任务调度等操作，机器人的软件开发、人机交互界面设计等也都离不开计算机科学相关知识。
二、计算机视觉与机器人视觉的区别
1、定义与范畴
- 计算机视觉主要关注的是对图像或视频数据的理解、分析和解释，它旨在从视觉数据中提取有用的信息，例如识别图像中的物体、检测物体的位置和姿态、理解场景的语义等，计算机视觉的应用场景非常广泛，除了在机器人领域，还在安防监控、医疗影像分析、自动驾驶等众多领域发挥着重要作用。
- 机器人视觉是计算机视觉技术在机器人领域的具体应用，它是机器人感知环境的一种重要手段，机器人视觉不仅仅是对视觉信息的简单分析，还需要将视觉信息与机器人的任务、运动控制等相结合，工业机器人需要通过视觉系统准确地抓取生产线上的零部件，服务机器人需要通过视觉识别周围的人和环境以便更好地提供服务。
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2、目标导向
- 计算机视觉的目标更多地是对视觉数据本身进行处理和分析，在图像分类任务中，计算机视觉算法的目标是将输入的图像准确地分类到预定义的类别中，重点在于提高分类的准确率，在目标检测任务中，是要精确地定位图像中的目标并确定其类别。
- 机器人视觉的目标是为机器人的行为提供指导，对于一个移动机器人来说，机器人视觉系统需要识别出环境中的障碍物、可行走区域等信息，然后根据这些信息规划机器人的运动路径，其最终目的是让机器人能够成功地完成特定的任务，如在复杂环境中导航或者完成特定的操作任务。
3、系统集成度
- 计算机视觉系统相对来说可以是一个独立的系统，主要关注视觉数据的处理流程，一个用于图像内容审核的计算机视觉系统，只需要对输入的图像进行分析，判断图像是否包含违规内容即可，不需要与其他复杂的机械或控制系统集成。
- 机器人视觉是机器人整体系统的一部分，它需要与机器人的机械结构、运动控制系统、传感器系统等进行高度集成，一个六轴工业机器人的视觉系统，要与机器人的关节运动控制、末端执行器的动作等密切配合，机器人视觉系统获取的视觉信息要及时准确地转化为机器人的控制指令，以确保机器人能够精确地执行任务。
4、数据处理的实时性要求
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- 计算机视觉在一些非实时性要求很高的应用场景中，如对历史图像的分析等，可以有相对较长的处理时间，对一批历史医学影像进行疾病诊断分析，不需要在瞬间完成处理。
- 机器人视觉通常对实时性要求较高，因为机器人在动态环境中运行，其视觉系统必须及时地处理视觉信息，以便机器人能够快速做出反应，在自动驾驶汽车中，机器人视觉系统需要实时检测道路上的车辆、行人、交通标志等，任何延迟都可能导致交通事故。
5、对硬件的依赖程度
- 计算机视觉可以在多种硬件平台上运行，从普通的PC机到高性能的GPU集群，一些简单的计算机视觉任务，如基本的图像滤波操作，甚至可以在低性能的嵌入式设备上完成，它更多地依赖于软件算法的优化来提高性能。
- 机器人视觉对硬件的依赖程度更高，由于机器人通常在复杂的环境中工作，其视觉系统需要适应不同的光照、距离等条件，这就要求机器人视觉系统配备高性能的摄像头、传感器等硬件设备，并且这些硬件设备需要与机器人的机械结构和控制系统相匹配，在一些高精度的工业机器人视觉应用中，需要使用高分辨率、高帧率的摄像头以及专门的图像处理硬件加速卡，以确保视觉系统能够满足机器人操作的精度和速度要求。
计算机视觉与机器人视觉虽然有密切的联系，但在定义、目标导向、系统集成度、实时性要求和对硬件的依赖程度等方面存在明显的区别，它们在各自的领域发挥着重要的作用，并且随着技术的不断发展，二者的融合也将更加深入，为众多行业带来更多的创新和发展机遇。
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