機器視覺是指利用相機、攝像機等傳感器，配合機器視覺算法賦予智能設備人眼的功能，從而進行物體的識別、檢測、測量等功能。按照應用的領域與細分技術的特點，機器視覺進一步可以分為工業視覺、計算機視覺兩類，相應地，其應用領域可以劃分為智能制造和智能生活兩類。

工(gong)業(ye)視覺和計算機視覺在(zai)功能目標、硬(ying)件需求、算法側重、產業(ye)成(cheng)熟度上有一(yi)定(ding)差異。

在功能目標(biao)上，工(gong)(gong)業視覺主要(yao)(yao)解決以(yi)往需要(yao)(yao)人(ren)眼進行的(de)(de)工(gong)(gong)件的(de)(de)定位、測量、檢測等(deng)重(zhong)復性(xing)勞動；計算機(ji)視覺的(de)(de)主要(yao)(yao)任務是賦予智(zhi)能機(ji)器人(ren)視覺，利用測距、物體標定與識(shi)別等(deng)功能實現對(dui)于外界位置信息(xi)、圖像信息(xi)等(deng)的(de)(de)識(shi)別與判斷(duan)。

在硬(ying)件需(xu)求上，工業視覺相對較高，需要對工業相機的幀頻、分辨率等指標依據自身的需求進行篩選；而計算機視覺則除少部分特殊情況外，大部分對于相機或攝像頭的要求并不高。

在算法側(ce)重上，工業視覺的算(suan)法往(wang)往(wang)側(ce)重于(yu)(yu)精(jing)確度的提(ti)高(gao)；而計算(suan)機視覺的算(suan)法難(nan)度相(xiang)對(dui)較(jiao)高(gao)，側(ce)重于(yu)(yu)或采用(yong)數學邏(luo)輯或采用(yong)深度學習方(fang)法進行物(wu)體(ti)的標定與識別。

在產業成熟度上，工業(ye)視(shi)覺已(yi)經(jing)相對較為成熟，在半導體(ti)、包裝(zhuang)等行業(ye)的測量檢測已(yi)有較為廣泛(fan)的應用；而計算機(ji)視(shi)覺整體(ti)來講還是一個剛(gang)起步的狀態，初(chu)創企業(ye)層出(chu)不窮(qiong)。

事實上，機器視覺作為人工智能領域的重要分支，已經協同其他技術開始對社會產生重大影響。雖然人工智能領域內的各個前沿技術存在著不同程度的交叉，難以細分，但依據主要采用的技術類別，可以將人工智能行業分為：深度學習、機器視覺、自然語言處理、語音識別、情境感知計算、模式識別等等。其中，深度學習、機器視覺、自然語言處理是優質企業參與最多的三大領域，也是人們在人工智能領域付諸探索實踐最多、獲得應用成果最為豐厚的主要領域。

深度學習、機器視覺、自然語言處理這三大方向是計算機智能化發展的三大功能，分別代表著教會機器思考、教會機器觀察外界、教會機器理解文字。機器視覺作為一種基礎功能性技術，是機器人自主行動的前提，能夠實現計算機系統對于外界環境的觀察、識別以及判斷等功能，相當于賦予了機器人視覺，對于人工智能的發展具有極其重要的作用。

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