計算機視覺和機器視覺是兩個密切相關但又有區(qū)別的領域。以下是兩者的詳細對比：

1. 定義與目標：

計算機視覺：是指使用計算機和算法來模擬人類視覺系統(tǒng)，使計算機能夠更深入地理解和解釋圖像和視頻數(shù)據(jù)。它著重于一幅或多幅圖像的計算機分析，研究如何使計算機能夠理解和處理圖像和視頻數(shù)據(jù)，其目標是從視覺數(shù)據(jù)中提取有用的信息，實現(xiàn)圖像識別、物體檢測、圖像分割等任務。

機器視覺：是人工智能正在快速發(fā)展的一個分支，偏重于計算機視覺技術的工程化。它是指利用計算機視覺技術來實現(xiàn)自動化的視覺檢查和分析，能夠自動獲取和分析特定的圖像，以控制相應的行為。其目標是通過機器視覺系統(tǒng)（包括硬件和軟件）對產(chǎn)品或過程進行檢測、測量和分析，從而提高生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

2. 應用領域：

計算機視覺：主要應用于非工業(yè)領域，如自動駕駛（車道檢測、障礙物識別）、醫(yī)療（CT圖像分析、病理檢測）、安防監(jiān)控（人臉識別、行為分析）、娛樂（AR/VR）等。

機器視覺：主要應用于工業(yè)自動化領域，如電子制造（PCB板檢測）、汽車制造（零部件檢測）、食品飲料（包裝檢測）、制藥（藥品外觀檢測）等。

3. 技術與方法：

計算機視覺：更注重算法和模型的開發(fā)與優(yōu)化，如深度學習、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、圖像分類和分割等。它采用圖像處理、模式識別、人工智能技術相結合的手段，為機器視覺提供圖像和景物分析的理論及算法基礎。

機器視覺：則更強調(diào)系統(tǒng)集成和實時性，通常結合工業(yè)相機、光源、圖像采集卡等硬件設備，為計算機視覺的實現(xiàn)提供傳感器模型、系統(tǒng)構造和實現(xiàn)手段。它通常使用相對簡單的圖像處理和分析方法，如邊緣檢測、顏色檢測和形狀匹配等，用于提取和分析圖像中的特征。

4. 原理：

機器視覺：機器視覺系統(tǒng)是通過機器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，得到被攝目標的形態(tài)信息，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結果來控制現(xiàn)場的設備動作。

計算機視覺：用攝影機和電腦代替人眼對目標進行識別、跟蹤和測量等機器視覺，并進一步做圖形處理，使電腦處理成為更適合人眼觀察或傳送給儀器檢測的圖像。

計算機視覺和機器視覺在定義、應用領域、技術與方法以及原理等方面都存在明顯的區(qū)別。兩者雖然密切相關，但各自有著獨特的特點和優(yōu)勢，在不同領域發(fā)揮著重要作用。