計算機視覺與機器視覺的區別和聯絡
在很多文獻中，計算機視覺與機器視覺是不加區分的，但其實這兩個術語既有區別又有聯絡。計算機視覺是採用影象處理、模式識別、人工智慧技術相結合的手段，著重於一幅或多幅影象的計算機分析。機器視覺則偏重於計算機視覺技術工程化，能夠自動獲取和分析特定影象，以控制相應的行為。
1.計算機視覺
計算機視覺是指用攝像機和電腦及其他相關裝置，對生物視覺的一種模擬。它的主要任務是通過對採集的圖片或視訊進行處理以獲得相應場景的三維資訊，就像人類和許多其他類生物每天所做的那樣。
計算機視覺的最終目標是使計算機能像人那樣通過視覺觀察和理解世界，具有自主適應環境的能力。但能真正實現計算機能夠通過攝像機感知這個世界卻是非常之難，因為雖然攝像機拍攝的影象我們平時所見一樣，但對於計算機來說，任何影象都只是如上圖右半邊所示的畫素值排列，是一堆死板的數字。如何讓計算機從這些死板的數字裡面讀取到有意義的視覺線索，是計算機視覺應該解決的問題。
然而，計算機視覺發展多年，卻依然存在著一系列難以解決的難題。目前人們掌握的具體計算機視覺任務的方法，也僅僅適用於狹隘的人臉識別、指紋識別等簡單任務，無法廣泛的應用於不同場合。不過，也有學者認為，隨著機器學習方法的日漸普及以及大資料科技的應用，計算機視覺實現質的突破也是指日可待的。
2.機器視覺
機器視覺是人工智慧正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成影象訊號，傳送給專用的影象處理系統，得到被攝目標的形態資訊，根據畫素分佈和亮度、顏色等資訊，轉變成數字化訊號;影象系統對這些訊號進行各種運算來抽取目標的特徵，進而根據判別的結果來控制現場的裝置動作。
機器視覺是一項綜合技術，包括影象處理、機械工程技術、控制、電光源照明、光學成像、傳 感器、模擬與數字視訊技術、計算機軟硬體技術(影象增強和分析演算法、影象卡、 I/O卡等)。一個典型的機器視覺應用系統包括影象捕捉、光源系統、影象數字化模組、數字影象處理模組、智慧判斷決策模組和機械控制執行模組。
機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合於人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易於實現資訊整合，是實現計算機整合制造的基礎技術。上圖便是機器視覺的一個典型應用。
3.計算機視覺與機器視覺的異同
毋庸置疑，計算機視覺與機器視覺在技術和應用領域上都有相當大的重疊，這表明這兩個學科的基礎理論大致是相同的，但細究其機理，確實也有一些不同之處：
計算機視覺的研究物件主要是對映到單幅多幅影象上的三維場景。計算機視覺的研究很大程度上是針對影象的內容。如下圖所示，如何讓計算機判斷出圖片中都是貓，才是計算機視覺研究的內容。
機器視覺主要是指工業領域的視覺研究，例如自主機器人的視覺，用於檢測和測量的視覺。這表明在這一領域通過軟體硬體，影象感知與控制理論往往與影象處理得到緊密結合來實現高效的機器人控制或各種實時操作。舉個不恰當的例子，還是上圖中的貓，機器視覺是觀察上圖中成百上千個某一特定形態的貓，發現哪隻貓缺只耳朵，然後把它剔除出去。
