图像识别（Image Recognition）和机器视觉（Machine Vision）是计算机科学和人工智能领域的两个重要概念，它们虽然有重叠之处，但在应用范围、技术侧重点和系统构成等方面存在显著差异。
图像识别
定义: 图像识别是机器视觉的一个子集，专注于识别和分类图像中的对象或模式。它利用算法从图像数据中提取特征，并将这些特征与已知类别进行匹配。
技术: 主要采用机器学习和深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、决策树等。
应用: 广泛应用于面部识别、医疗影像分析、自动驾驶车辆的对象检测、安防监控中的异常行为识别等领域。
特点:
强调对图像内容的理解和解释。
通常只涉及软件层面的处理。
关注的是图像中的内容识别，如识别图片中的猫、狗、车等。
机器视觉
定义: 机器视觉是一个更广泛的领域，不仅包括图像识别，还包括图像处理、测量、检测和控制等多个方面。它通常涉及硬件组件，如相机、传感器和照明设备，以及用于图像分析的软件。
技术: 包括图像处理技术（如边缘检测、图像增强）、模式识别技术、深度学习技术等。还涉及到硬件集成和系统控制技术。
应用: 常见于工业自动化领域，如质量检测、产品包装、机器人导航、生产线上的物品分拣等。
特点:
强调软硬件结合的智能计算能力。
不仅识别图像内容，还需要进行测量、检测和控制等任务。
应用场景更加多样化，不仅限于图像内容的识别。
图像识别主要关注图像中对象或模式的识别和分类，属于机器视觉的一个子集。
机器视觉是一个更广泛的概念，涵盖了从图像获取、处理到分析和应用的整个过程，通常涉及硬件和软件的结合。
通过上述区别，可以看出图像识别是机器视觉中的一个重要组成部分，但机器视觉的应用范围和技术复杂性更为广泛和深入。
