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    計算機視覺和機器視覺都使用圖像捕獲和分析來執行人眼無法比擬的速度和準確度的工作。考慮到這一點，筆者通過它們的共性來描述這些密切相關的技術可能更有成效，通過它們的具體用例而不是它們的差別來區分它們。

    計算機視覺和機器視覺軟件分享大部分一樣的組件和規定：一種包含圖像傳感器和鏡頭的成像裝置可以使用圖像捕獲板或幀抓取器（在一些使用現代接口的數碼相機中，不必須幀抓取器）適用于應用的照明通過計算機或內部軟件處理圖像的軟件，如很多“智能”相機。那么計算機視覺和機器視覺實際的區別是什么？

    計算機視覺是指圖像捕獲和處理的自行化，重點是圖像分析。換句話說，計算機視覺的目標不僅僅是看，而且還要根據觀察結果處理并供應有用的結果。

    機器視覺是指在工業環境中使用計算機視覺，使其成為計算機視覺的子類別。具有不同用例的相關技術雖然計算機視覺和機器視覺之間的界限已經模糊，但兩者最好使其用例來定義。計算機視覺傳統上用于自行化圖像處理，機器視覺是計算機視覺在實際界面中的應用，例如工廠生產線。計算機視覺在行動2019年，計算機視覺在很多行業中發揮著越來越大的功能。在數字營銷領域，公司開始使用圖像識別技術來推動更好的廣告投放和業務結果。由于計算機視覺技術的準確性和效率不斷提高，營銷人員現在可以繞過傳統的人口統計研究，并快速準確地梳理數百萬的在線圖像。隨后，他們可以在適當的背景下進行有針對性的營銷，而人們只必須花費一小部分時間來獲得一樣的結果。

    生產線上的機器視覺生產廠商們可以利用機器視覺檢測設備來對自身的商品進行缺陷檢測，根據啤酒、礦泉水、飲料等瓶裝飲品在生產的各個環節不能避免的會出現各類問題，這就造成企業商品品質下降，在通常企業會通過大量的人力進行實時檢測或者抽檢以確保商品品質，但是采用這種方式，不僅耗費人力物力，其檢測結果也千差萬別；而且采用機器視覺缺陷檢測軟件可以完整在線檢測瓶類飲品生產過程中的各個環節，及時對不良商品進行剔除，那更要確保商品的出廠品質和生產資料的較大限度節約。防止因人為疲勞等要素造成的不合格商品出庫，同時為制造業企業節省人力成本，提高了生產效率。