计算机视觉和机器视觉之间的区别在于，机器视觉利用计算机视觉技术来驱动现有或新系统中的增强流程。这两种视觉技术偶尔互换使用的主要原因是机器视觉是计算机视觉的子集或学科。计算机视觉一词通常在人工智能学术和深度学习过程中使用，而机器视觉是指包含视觉人工智能应用程序的完整系统解决方案。
除了机器视觉是计算机视觉的一个分支之外，这两种视觉人工智能技术的利用方式也存在一些关键区别：
深度学习训练与人工智能推理
计算机视觉应用通常适用于深度学习训练，因为其主要目标是开发准确的数据集模型。机器视觉应用程序使用人工智能推理，采用经过训练的预设模型并为现实世界的部署实施新数据。例如，计算机视觉可以被视为大学教授，为学生提供知识和基础知识。从那里，新毕业生将他们精炼的知识运用到他们的职业生涯中。计算机视觉（CV）是指更广泛的跨学科人工智能领域，强调训练计算机通过数字图像和视频内容自动检测特定物体并制定模式。计算机视觉一词通常指人工智能和机器学习的一个学术分支。
计算机视觉的主要目标是复制人眼的复杂性并提取可用于机器学习算法的重要数据。这些算法被构建到一个模型中，然后进行预训练并存储在机器学习库中。最终用户可以使用这些机器学习库，快速、无缝地将他们的想法与预先训练的AI 推理模型相结合。常见计算机视觉应用：物体检测、图像分类、面部和手势识别、文本识别（OCR）、机器人指导。
实时处理
与计算机视觉相比，机器视觉应用程序需要实时获取大量数据进行处理，而计算机视觉仅处理专业人员精心准备的预定数据集。
部署垂直领域
由于市场需求，这两种视觉人工智能技术具有相同的部署垂直领域。机器视觉应用程序的成功部署和运行需要从计算机视觉中开发精确且可靠的数据集。如今有许多部署垂直领域都融入了机器视觉。从工业自动化到能源领域，机器视觉已被广泛应用，以显著提高任务和流程的效率。
机器视觉的目的
传统上，工人会亲自检查生产线上的每项产品，以确保其符合所有标准。由于其重要性和及时性，质量控制过程可能成为生产的主要瓶颈。借助机器视觉，物联网设备和机器视觉系统协同工作，以超人的精度和速度实现质量控制流程的自动化。甚至在某些应用中，机器视觉可以识别肉眼无法识别的缺陷、模式和异常！机器视觉是一项创新技术，凭借卓越的性能正在彻底改变几乎所有垂直市场。常见机器视觉应用：质量检验、缺陷检测、对象排序和处理、预测性维护、安全与监控。
