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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无法比拟的速度和准确度的任务。考虑到这一点，青岛永鑫诚通过它们的共性来描述这些密切相关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。
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无法比拟的速度和准确度的任务。考虑到这一点，青岛永鑫诚通过它们的共性来描述这些密切相关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。
计算机视觉和机器视觉系统共享大部分相同的组件和要求：一种包含图像传感器和镜头的成像装置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)，适用于应用的照明，通过计算机或内部系统处理图像的软件，如许多“智能”相机。
那么计算机视觉和机器视觉实际的区别是什么?
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仅仅是看，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。
具有不同用例的相关技术
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。
计算机视觉在行动
2019年，计算机视觉在许多行业中发挥着越来越大的作用。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不断提高，营销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，他们可以在适当的背景下进行有针对性的营销，而人们只需要花费一小部分时间来获得相同的结果。
生产线上的机器视觉
生产厂商们可以利用机器视觉检测设备来对自己的产品进行缺陷检测，例如深圳市瑞视特科技有限公司推出的饮料瓶盖缺陷检测系统。根据啤酒、矿泉水、饮料等瓶装饮品在生产的各个环节不可避免的会出现各类问题，这就导致企业产品质量下降，在一般企业会通过大量的人力进行实时检验或者抽检以保证产品质量，但是采用这种方式，不仅耗费人力物力，其检测结果也千差万别;而且采用机器视觉缺陷检测系统可以完整在线检测瓶类饮品生产过程中的各个环节，及时对不良产品进行剔除，那更要保证产品的出厂质量和生产资料的最大限度节约。防止因人为疲劳等因素导致的不合格产品出库，同时为制造业企业节省人力成本，提高了生产效率。
