机器视觉（Machine Vision）和传感器（Sensor）在功能和应用上有明确的区别：
机器视觉：机器视觉是一个系统，它使用光学设备和计算机算法来自动接收和分析数字图像，以执行诸如检测、测量、识别和排序等任务。机器视觉系统通常包括多个组件，如图像传感器（如CCD或CMOS）、光源、镜头、图像处理单元和软件算法。它主要用于工业自动化、质量控制和其他需要精确视觉分析的领域。
传感器：传感器是一种检测装置，能够将物理量（如温度、压力、光、声音等）转换为电信号或其他可测量的信号。传感器种类繁多，包括温度传感器、压力传感器、光电传感器、加速度计等。它们广泛应用于各种控制系统和监测系统中，用于收集环境数据或物体状态信息。
简而言之，传感器是机器视觉系统的一个组成部分，机器视觉系统利用多个传感器（特别是图像传感器）来获取和处理视觉信息。
机器视觉的应用实例
机器视觉在各个行业中都有广泛的应用，以下是一些典型的应用实例：
工业自动化：
质量检测：检查产品是否有缺陷，例如在电子元件制造中检测焊点的质量。
尺寸测量：使用机器视觉系统测量产品的尺寸，以确保其符合规格。
装配验证：确认产品组件是否正确安装，例如汽车发动机零件的装配检查。
医疗领域：
医学影像分析：自动分析X光片、CT扫描和MRI图像，以辅助诊断。
手术导航：在微创手术中，使用机器视觉技术帮助外科医生精确定位和操作。
交通监控：
车牌识别：在停车场和收费站使用机器视觉技术自动识别车辆的车牌号码。
交通流量监控：通过摄像头监控道路交通状况，提供实时交通信息。
农业：
作物监测：使用机器视觉技术监测农作物的生长情况，识别病虫害和杂草。
自动分拣：根据水果和蔬菜的颜色、形状和大小进行自动分类和包装。
安全和监控：
人脸识别：在公共场所和安全系统中使用机器视觉技术进行身份验证和监控。
入侵检测：自动检测和报警未经授权进入特定区域的行为。
物流和仓储：
包裹分拣：在配送中心使用机器视觉系统自动识别和分拣包裹。
库存管理：通过视觉监控系统实时跟踪仓库中的物品位置和数量。
这些应用实例展示了机器视觉技术在提高生产效率、保证产品质量、提升安全性和优化资源管理方面的巨大潜力。
