乍一看 机器视觉和计算机视觉这两个名词，是感觉一样的。没错，它们两者由许多相同点，但若把两者等同起来，就会束缚你的视野，他们属于不同的学科。 计算机视觉和机器视觉两个术语既有区别又有联系。意模拟人类视觉系统内部结构，而仅考虑系统的输入和输出，并采用任何现有的可行的手段实现系统功能。
机器视觉相对计算机视觉来说比较新的技术，拓为制造工业在提高产品质量、提高生产效率和操作安全性上提供了许多优秀的技术。
机器视觉偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定的图像，以控制相应的行为。具体的说，计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。因此可以认为，一个机器视觉系统就是一个能自动获取一幅或多幅目标物体图像，对所获取图像的各种特征量进行处理、分析和测量，并对测量就诶过做出定性分析和定量解释，从而得到有关目标物体的某种认识并作出相应决策的系统。正是由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量
计算机视觉成为一门独立的学科，至少可以从美国麻省理工学院marr教授这一代人所做的奠基工作开始，因此这门学科至少已有20~30年的历史。
计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。通常有两类方法：一类是仿生学的方法，参照人类视觉系统的结构原理，建立相应的处理模块完成类似的功能和工作；另一类是工程的方法，从分析人类视觉过程的功能着手，并不去刻控制等领域。 具体来说，计算机视觉为机器视觉提供图像和景物分析的理论及算法基础，机器视觉为计算机视觉的实现提供传感器模型、系统构造和实现手段。计算机视觉是计算机科学的一个分支，儿机器视觉是系统工程的一个特殊领域。机器视觉没有说明必须要用计算机，但是在获取高速处理速度上经常会使用特殊的图像处理硬件，例如，工业相机，智能相机等。
我们研究计算机视觉的目的就是根据人类的视觉特性来给计算机带来“光明”，让它更好的代替人工来完成工作，更好的为企业减少劳动力，也更大的提高了生产效率也同时提高人们的生活质量。研究机器视觉是更好的为工业制造业提供更有理由提高产品质量和提高生产效率的支持。
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