计算机视觉像是机器的“大脑”，负责“看懂和理解”图像里有什么，比如识别出照片里是猫还是狗，或者分析医疗影像中是否有病变。它更侧重于研究和认知。而机器视觉则像是工厂流水线上的“火眼金睛”，负责“检查和执行”，比如快速检测产品是否有瑕疵，或者引导机械臂精准抓取零件。它更侧重于实际的测量、控制和自动化应用。简单说，一个重在“理解”，一个重在“行动”。
目录
摘要
在人工智能与自动化技术飞速发展的今天，让机器“看见”并“理解”世界已成为现实。然而，“计算机视觉”与“机器视觉”这两个术语常被混用，造成了概念上的模糊。本文旨在对这两个领域进行系统性辨析。文章首先分别阐述了计算机视觉与机器视觉的基本定义、核心任务与技术特点；进而，从目标、应用场景、技术要求、系统构成等多个维度进行深入对比；最后，探讨了二者在技术前沿的交叉与融合趋势。通过厘清其界限与关联，本文希望为相关领域的学习者与实践者提供一个清晰的概念框架。
关键词： 计算机视觉；机器视觉；图像处理；人工智能；工业自动化；科普
一、 引言：为何需要区分？
“视觉”作为人类感知世界最主要的手段之一，其机器化模拟一直是科技界的梦想。当我们将这种能力赋予机器时，便产生了“计算机视觉”和“机器视觉”两个分支。尽管它们都处理图像信息，但其出发点和落脚点截然不同。简单来说，计算机视觉侧重于“感知”与“理解”，其目标是让计算机能像人一样“看懂”图像中的内容；而机器视觉则侧重于“测量”与“判断”，其目标是利用视觉技术替代人眼进行检测、识别和引导。 理解这一根本区别，是正确选择技术路径和应用方案的关键。
二、 计算机视觉：模拟“大脑”的视觉认知
1. 核心定义
计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更具体地说，是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。
2. 核心任务与目标
其最终目标是让计算机能够从图像或视频中获取、分析和理解高层次的信息，从而生成描述或决策。它试图模拟人类视觉系统的认知功能。
-
典型任务：
-
图像分类： 判断一张图片中是否存在某个物体（例如，“这是一只猫”）。
-
目标检测： 找出图片中特定物体的位置并用框标出（例如，“图片中这里有一只猫，那里有一只狗”）。
-
图像分割： 对图像中的每个像素进行分类，划分出不同物体所属的区域。
-
目标识别： 识别出特定物体的具体身份（例如，“这是张三的脸”）。
-
场景理解： 对整张图片进行全面的语义描述（例如，“一个女孩在公园的草地上踢足球”）。
-
3. 技术特点
-
强调“智能”与“适应性”： 算法需要处理复杂、多变的环境，如不同的光照、角度、遮挡、背景等。
-
依赖复杂的数学模型与深度学习： 尤其是卷积神经网络等深度学习模型，是当前计算机视觉取得突破的核心驱动力。
-
输出是描述或知识： 其输出通常是标签、边界框、文字描述或结构化的场景信息。
4. 典型应用场景
-
人脸识别： 手机解锁、支付验证、安防监控。
-
自动驾驶： 识别道路、车辆、行人、交通标志。
-
医疗影像分析： 从CT、MRI扫描中自动检测肿瘤、病变。
-
图片搜索与推荐： 谷歌图片搜索、社交媒体相册自动分类。
-
AR/VR： 实时理解和跟踪现实世界，以便叠加虚拟信息。
三、 机器视觉：打造工业的“火眼金睛”
1. 核心定义
机器视觉是工程学和计算机科学的一个分支，它涉及在工业自动化领域中，使用视觉系统来自动执行检测、过程控制和机器人引导。它更像是一个综合性的工程系统。
2. 核心任务与目标
其核心目标是精确、快速、重复性地进行定量测量和定性判断，以确保生产质量、提高效率和指导自动化设备。它模拟的是人类检验员的眼睛和简单判断。
-
典型任务：
-
存在性检测： 检查产品上的某个部件（如标签、瓶盖）是否安装。
-
尺寸测量： 高精度测量零部件的长、宽、直径等，看是否符合公差。
-
缺陷检测： 发现产品表面的划痕、凹陷、污点等。
-
定位与引导： 精确计算出零件的位置和方向，引导机械臂进行抓取或装配。
-
OCR/OCV： 读取产品上的字符（如生产日期、序列号）或验证字符是否正确。
-
3. 技术特点
-
强调“精度”、“速度”与“可靠性”： 系统必须在严苛的工业环境中稳定运行，毫秒级内给出结果。
-
硬件依赖性高： 不仅包括软件算法，更强调专用硬件，如工业相机、特定光源、镜头、图像采集卡以及用于集成的PLC。
-
环境可控： 通常会通过设计特定的光照、背景和工装来简化问题，确保成像条件稳定，以降低算法复杂度。
-
输出是动作或信号： 其输出通常是一个二值判断（合格/不合格）、一组测量数据或一个坐标指令，直接触发分拣器、机械臂或报警器。
4. 典型应用场景
-
电子行业： 电路板焊点检测、元件贴装定位。
-
汽车制造： 零件尺寸测量、车身装配质量检查。
-
食品与包装： 饮料瓶封装检测、包装盒印刷质量检查、水果分级。
-
制药行业： 药片包装计数、标签信息读取。
四、 核心区别对比
为了更直观地展示两者的差异，下表从多个维度进行总结：
| 对比维度 | 计算机视觉 | 机器视觉 |
|---|---|---|
| 核心目标 | 理解图像内容（是什么？发生了什么？） | 执行测量与判断（位置在哪？是否合格？） |
| 学科本质 | 计算机科学的一个分支，偏重理论与算法 | 系统工程的一个分支，偏重应用与集成 |
| 输出结果 | 描述、知识、信息（如：“这是一只猫”） | 决策、信号、坐标（如：“合格”、“X=10.5, Y=20.3”） |
| 处理环境 | 开放、非受控（自然场景，变化多） | 封闭、受控（工业环境，光照稳定） |
| 技术要求 | 算法的鲁棒性、泛化能力、智能水平 | 系统的精确性、速度、可靠性与稳定性 |
| 硬件依赖 | 相对较低，普通摄像头+算力足够的计算机/服务器 | 非常高，依赖专用工业相机、光源、镜头、PLC等 |
| 实时性要求 | 范围很广，从离线处理到准实时（如自动驾驶） | 极高，通常要求毫秒级响应 |
| 典型应用 | 人脸识别、自动驾驶、医疗诊断 | 工业检测、机器人引导、尺寸测量 |
五、 交叉与融合：界限正在模糊
尽管存在上述区别，但计算机视觉与机器视觉的界限正随着技术的发展而逐渐模糊，呈现出融合的趋势。
-
技术赋能： 计算机视觉领域的先进算法，特别是深度学习，正被越来越多地应用于机器视觉系统中。传统的机器视觉算法难以处理的复杂缺陷检测（如纹理缺陷）、非标零件的识别等，现在可以通过训练深度学习模型得到极佳的解决。这使得机器视觉系统变得更“智能”，能应对更复杂的场景。
-
应用拓展： 随着机器人、无人机、AGV等智能设备从结构化工厂走向半结构化或非结构化环境（如仓库、商场、街道），它们所需的视觉系统既要具备机器视觉的“精确测量与引导”能力，也要具备计算机视觉的“理解与适应”能力。例如，一个物流分拣机器人需要识别各种形状不同的包裹（计算机视觉），并精确计算出抓取点（机器视觉）。
可以说，机器视觉是计算机视觉技术在工业自动化领域的一个具象化、工程化的特殊应用子集。一个强大的机器视觉系统，其内核很可能融合了最前沿的计算机视觉算法。
六、 结论
总而言之，计算机视觉与机器视觉虽同根同源，但侧重点迥异。计算机视觉是“大脑”，追求的是认知与理解；机器视觉是“眼睛”与“手”，追求的是执行与控制。 前者探索的是让机器“看懂世界”的科学边界，后者构建的是用视觉“改造世界”的工程实践。
对于研究者和开发者而言，明确二者的区别有助于精准定位技术方向：若目标是开发更智能的图像理解模型，应深耕计算机视觉；若目标是解决具体的工业自动化检测或引导问题，则应从机器视觉的系统工程角度出发。而认识到二者的融合趋势，则能让我们更好地利用前沿算法来解决实际工程问题，推动智能制造和人工智能技术的共同进步。
参考文献
[1] Szeliski, R. (2010). Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer.
[2] 机器视觉自动化协会 (AIA). Introduction to Machine Vision.
[3] Lecun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436-444.
扫一扫
9万+
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
