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    计算机视觉和机器视觉都使用图像捕获和分析来执行人眼无法比拟的速度和准确度的工作。考虑到这一点，笔者通过它们的共性来描述这些密切相关的技术可能更有成效，通过它们的具体用例而不是它们的差别来区分它们。

    计算机视觉和机器视觉软件分享大部分一样的组件和规定：一种包含图像传感器和镜头的成像装置可以使用图像捕获板或帧抓取器（在一些使用现代接口的数码相机中，不必须帧抓取器）适用于应用的照明通过计算机或内部软件处理图像的软件，如很多“智能”相机。那么计算机视觉和机器视觉实际的区别是什么？

    计算机视觉是指图像捕获和处理的自行化，重点是图像分析。换句话说，计算机视觉的目标不仅仅是看，而且还要根据观察结果处理并供应有用的结果。

    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。具有不同用例的相关技术虽然计算机视觉和机器视觉之间的界限已经模糊，但两者最好使其用例来定义。计算机视觉传统上用于自行化图像处理，机器视觉是计算机视觉在实际界面中的应用，例如工厂生产线。计算机视觉在行动2019年，计算机视觉在很多行业中发挥着越来越大的功能。在数字营销领域，公司开始使用图像识别技术来推动更好的广告投放和业务结果。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，并快速准确地梳理数百万的在线图像。随后，他们可以在适当的背景下进行有针对性的营销，而人们只必须花费一小部分时间来获得一样的结果。

    生产线上的机器视觉生产厂商们可以利用机器视觉检测设备来对自身的商品进行缺陷检测，根据啤酒、矿泉水、饮料等瓶装饮品在生产的各个环节不能避免的会出现各类问题，这就造成企业商品品质下降，在通常企业会通过大量的人力进行实时检测或者抽检以确保商品品质，但是采用这种方式，不仅耗费人力物力，其检测结果也千差万别；而且采用机器视觉缺陷检测软件可以完整在线检测瓶类饮品生产过程中的各个环节，及时对不良商品进行剔除，那更要确保商品的出厂品质和生产资料的较大限度节约。防止因人为疲劳等要素造成的不合格商品出库，同时为制造业企业节省人力成本，提高了生产效率。