（MV）和计算机视觉（CV）。它们都涉及到视觉输入，因此了解这些重叠技术的优势，局限性和最佳用例场景非常重要。
研究人员早在20世纪50年代就开始开发计算机视觉技术，从简单的二维成像开始，用于统计模式识别。直到1978年，当麻省理工学院人工智能实验室的研究人员开发出一种自下而上的方法，从2D计算机创建的“草图”中推断3D模型时，计算机视觉的实际应用变得显而易见。从那时起，图像识别技术通过一般用例分为不一样的类别。
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不能够比拟的速度和准确度的任务。考虑到这一点，通过它们的共性来描述这些紧密关联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异来区分它们。
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，不需要帧抓取器）
那么实际的区别是什么？计算机视觉是指图像捕获和处理的自动化，重点是图像分析。换句话说，计算机视觉的目标不单单是看，而且还要根据观察结果处理并提供有用的结果。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。
2019年，计算机视觉在许多行业中发挥着慢慢的变大的作用。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成果。由于计算机视觉技术的准确性和效率逐步的提升，营业销售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。然后，他们能够在适当的背景下进行有明确的目的性的营销，而人们只要消耗一小部分时间来获得相同的结果。
能够直观地识别产品缺陷和流程效率低下等问题的能力对于制造商限制成本和提升客户满意度至关重要。自90年代以来，机器视觉系统已安装在全球数千家工厂中，用于自动化许多基本的质量保证和效率功能。凭借增强的数据共享功能和由创新云技术提供的更高精度，机器视觉驱动系统在制造业中的使用已开始加速。制造商意识到机器视觉系统是实现质量，成本和速度目标的重要投资。
检测缺陷并快速减轻这些缺陷的原因是任何制作的完整过程的重要方面。朗锐智科转向机器视觉解决方案，以主动解决缺陷的发生和最终的原因。通过在生产线上安装摄像头并培训机器学习模型来识别定义好产品与不良产品的复杂变量，可以实时识别缺陷并确定缺陷发生在制作的完整过程中的哪个位置如此主动能采用措施。
为了实现计算机或机器视觉目标，第一步是要培训使您的视觉系统“智能化”的机器学习模型。并且为了使机器学习模型准确，需要大量注释数据，特定于解决方案重建。有免费的公共使用数据集可用于测试算法或执行简单任务，但要使大多数实际项目成功，需要专门的数据集来确保它们包含正确的元数据。例如，在无人驾驶车辆内实施计算机视觉模型需要大量的图像标注来标记人，交通信号，汽车和其他物体。任何低于总精度的东西都将成为无人驾驶汽车的一个巨大问题。
虽然计算机视觉和机器视觉之间的界限已经模糊，但两者最好用其用例来定义。计算机视觉传统上用于自动化图像处理，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。
现代视觉系统旨在提供改善的图像质量，是图像恢复，图像编码和图像解释的理想选择。每当工业应用需要识别，指导或测量时，机器视觉是一种普遍的使用的选择。
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