機器視覺與電腦視覺之間存在一些差異。機器視覺主要用於工業領域，如自動檢測和製造過程。它使用影像擷取和處理技術來定義動作。而電腦視覺則更廣泛地涉及影像的捕捉和分析，其應用範圍更加廣泛。機器視覺可以看作是電腦視覺的子集，負責完成影像分析等任務。總的來說，機器視覺與電腦視覺有一些重疊，但在應用和功能上存在一些差異。
機器視覺系統的主要組件包括照明、鏡頭、影像感測器、視覺處理和通訊。
為了確保照明照亮要檢查的零件，使目標特徵突出，鏡頭需要能夠清晰地捕捉到它們。鏡頭將捕捉到的影像轉換為光訊號，然後傳給機器視覺中的感光元件。感測器將光訊號轉換為數位影像，並將其發送到處理器進行分析。視覺處理系統會審查圖像，提取所需的信息，並運行必要的檢查演算法來做出決策。最後，透過離散I/O訊號或串列連接，將資訊傳送到記錄資訊或使用資訊的設備。
機器視覺具有廣泛的實際應用和重要性。它可以用於檢查物體，發現物體中的缺陷以及檢查包裝的完整性。機器視覺系統還可以透過程式設計實現物件分類、顏色檢測和驗證、圖案識別和匹配等功能。此外，機器視覺還能在結構化環境中讀取條碼。這些應用使得機器視覺在製造業、物流和安全領域等方面發揮重要作用。
雖然機器視覺和電腦視覺都涉及攝取和分析視覺輸入，但兩者之間存在差異。
機器視覺系統使用數位相機捕捉影像，然後處理以輸出決策。這些決策包括生產線中基於視覺系統檢測到的缺陷再判斷是否通過的決策。機器視覺系統通常還包含相機、鏡頭、處理器和軟體，以使機器能夠做出這些決定。換句話說，機器視覺是大型機器系統的一部分。
電腦視覺系統可以單獨使用。與機器視覺系統不同，電腦視覺系統不需要相機。因此電腦視覺不一定需要捕捉影像，它可以直接處理已儲存的影像。電腦視覺系統可以從已儲存的圖像中解釋數據並產生結果。電腦視覺在這方面具有更大的靈活性，因為它可以透過使用真實圖像或合成圖像來運作。
電腦視覺系統可以從影像、視訊和其他視覺效果中獲取有價值的信息，而機器視覺系統則依賴系統相機捕獲的影像。
另一個差異是電腦視覺系統通常用於提取和使用盡可能多的資料。相較之下，機器視覺通常專注於物件的特定關鍵部分，再來處理影像擷取的資料。由於機器視覺更多地用於尋找特定的數據訊息，因此機器視覺通常會在受控環境中進行快速決策。
以上是機器視覺與電腦視覺：定義與區別的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
