机器视觉与计算机视觉的区别是什么？（计算机视觉与图像识别区别）

机器视觉

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。

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。

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

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。