初识机器视觉和计算机视觉这两个名词，感觉是差不多的，都是视觉，而且计算机也是机器，研究计算机视觉不就是研究机器视觉吗？
也许很多人都有同样的想法，但通过涉入这一领域会发觉两者虽有许多的相同点，但其实它们是不同的学科。
那么什么是机器视觉、计算机视觉，它们之间的区别是什么又有着什么共同之处？
我们研究计算机视觉的目的主要是根据人类的视觉特性来给计算机带来“光明”，让它更好的来替代人来工作或者完成人类不能完成的工作，更好的为企业减少劳动力，提高生产效率，同时也不断在提高人们的生活质量。研究机器视觉是更好为工业中的制造业提供更多有利于提高产品质量和提高生产效率的支持。
什么是机器视觉？
机器视觉，即采用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分cmos和ccd两种）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
目前广泛应用于食品和饮料、化妆品、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
机器视觉是个相对较新的技术，它为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多技术。
在其他相关技术中，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。
然而，我们又强调过机器视觉、计算机视觉和图像处理不是同义的。
它们其中之一都不是任何其他两个的子集。计算机视觉是计算机科学的一个分支，而机器视觉是系统工程一个特殊领域。
机器视觉没有说明要使用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，这个速度是普通计算机所不能达到的。
什么是计算机视觉？
“计算机视觉”是指用计算机实现人的视觉功能，对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉是一个处于指示前沿的领域。
我们认为计算机视觉，或简称为“视觉”，是一项事业，它与研究人类或动物的视觉是不同的。
它借助于几何、物理和学习技术来构筑模型，从而用统计的方法来处理数据。因此从我们的角度看，在透彻理解摄像机性能与物理成像过程的基础上，视觉对每个像素进行简单的推理，将在多幅图像中可能得到的信息综合成和谐的整体，确定像素集之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，使用几何信息或概率统计技术来识别物体。
随着时代的进步，科学研究也越加广泛。在各个领域，想要进步，就需要进行实验科研，而科学实验需要特定的器材，高速摄像机是必不可少的。维视图像推出的高速高分辨率数字工业摄像机是一款高性能工业检测专用工业数字摄像机，具有高分辨率、高精度、高清晰度、色彩还原好、低噪声等特点，采用USB2.0标准接口，安装使用方便，不仅非常适合室内外各种工业检测应用，也可科研使用。
其特点如下：
计算机视觉是人工智能的一个子领域，它的目的是让计算机理解图像中的一个场景或者特征，它包括以下几个方面的解释：
1.为了控制目标而获取所需数据通过图像的自动获取和分析。
2.给一个有能力去做事和反应的机器人提供导航系统使之能改变位置。
3.用视频摄像机、机器人或者其他设备的一个系统，并且用计算机去做可视化的分析操作或行为。典型应用包括自动监测、光学字符识别和其他的非接触应用。
4.机器视觉是计算机视觉在工厂自动化的一个应用。正如监视员在一个装配线上工作，可视地监视物件并判断其质量，因此机器视觉系统使用照相机和图像处理软件来完成类似的监视。一个机器视觉系统是一个在基于数字图像分析上作决定的计算机。
综上所述，其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世界的描述，因此，对基本层的图像获取、图像处理，中层的图像分割、图像分析和高层的图像理解这些理论知识的掌握对两者来说都是“万变不离其宗”。
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