人工智能是涵盖一些特定技术的总称。本文探索机械视觉(MV)和计算机视觉(CV)。它们都和视觉输入有关系，所以理解这些重叠技术的优点、局限性和×佳用例场景非常重要。

早在20世纪50年代，相关学者就开始研究计算机视觉技术，从简单的二维图像开始，用于统计模式识别。直到1978年，麻省理工学院人工智能实验室的研究人员开发了一种自下而上的方法，从2D计算机创建的草图中推断出3D模型，计算机视觉的实际应用变得明显。从此以后，图像识别技术通过一般用例分为不同的类别。

计算机视觉和机器视觉都使用图像捕捉和分析来执行人眼无法比拟的速度和准确性的任务。考虑到这一点，通过它们的共性来描述这些密切相关的技术可能会更有效，而不是它们的差异来区分它们。

计算机视觉和机器视觉系统共享大多数相同的组件和要求:

l 包括图像传感器和镜头在内的成像装置

图像捕获板或帧捕获器(在一些使用现代接口的数码相机中，无需帧捕获器)

l 适合使用的照明

那么实际区别是什么呢？计算机视觉是指图像捕捉和处理的自动化，重点是图像分析。换句话说，计算机视觉的目标不仅仅是观察，还要根据观察结果进行处理，提供有用的结果。机器视觉是指在工业环境中使用计算机视觉，使其成为计算机视觉的子类别。

计算机视觉在行动

到2021年，计算机视觉在许多行业发挥着越来越重要的作用。在数字营销领域，公司开始使用图像识别技术来促进更好的广告和业务效果。由于计算机视觉技术的准确性和效率不断提高，营销人员现在可以绕过传统的人口统计研究，快速准确地整理数百万的在线图像。然后，他们可以在适当的背景下进行有针对性的营销。

机器视觉和智能工厂

能直观识别产品缺陷、工艺效率低下等问题的能力，对制造商的成本限制和客户满意度的提高至关重要。自20世纪90年代以来，机器视觉系统已经安装在世界上成千上万的工厂，用于自动化许多基本的质量保证和效率功能。凭借增强的数据共享功能和云技术提供的更高精度，机器视觉驱动系统在制造业中的应用开始加快。制造商意识到机器视觉系统是实现质量、成本和速度目标的重要投资。

生产线上的机器视觉

检测缺陷并迅速查清这些缺陷的原因是任何制造过程的重要方面。研勤工控面向机器视觉提供解决方案，以主动解决缺陷的发生和根本原因。通过在生产线上安装摄像头，培训机器学习模型，识别和定义产品和不良产品的复杂变量，可以实时识别缺陷，确定制造过程中缺陷在哪个位置。

不同用例的相关技术

尽管计算机视觉与机器视觉之间的界限已经模糊，但两者×好用例子来定义。计算机视觉传统上用于自动图像处理。机器视觉是计算机视觉在实际界面中的应用，如工厂生产线。

自定义机器视觉服务

现代化的视觉系统旨在提高图像质量，是恢复、图像编码和图像解释的理想选择。每当工业应用需要识别、指导或测量时，机器视觉就是广泛使用的选择。

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