在很多文献中，计算机视觉与机器视觉是不加区分的，但其实这两个术语既有区别又有联系。计算机视觉是采用图像处理、模式识别、人工智能技术相结合的手段，着重于一幅或多幅图像的计算机分析。机器视觉则偏重于计算机视觉技术工程化，能够自动获取和分析特定图像，以控制相应的行为。
1.计算机视觉
计算机视觉是指用摄像机和电脑及其他相关设备，对生物视觉的一种模拟。它的主要任务是通过对采集的图片或视频进行处理以获得相应场景的三维信息，就像人类和许多其他类生物每天所做的那样。
计算机视觉的最终目标是使计算机能像人那样通过视觉观察和理解世界，具有自主适应环境的能力。但能真正实现计算机能够通过摄像机感知这个世界却是非常之难，因为虽然摄像机拍摄的图像我们平时所见一样，但对于计算机来说，任何图像都只是如上图右半边所示的像素值排列，是一堆死板的数字。如何让计算机从这些死板的数字里面读取到有意义的视觉线索，是计算机视觉应该解决的问题。
然而，计算机视觉发展多年，却依然存在着一系列难以解决的难题。目前人们掌握的具体计算机视觉任务的方法，也仅仅适用于狭隘的人脸识别、指纹识别等简单任务，无法广泛的应用于不同场合。不过，也有学者认为，随着机器学习方法的日渐普及以及大数据科技的应用，计算机视觉实现质的突破也是指日可待的。
2.机器视觉
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传 感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、 I/O卡等)。一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。上图便是机器视觉的一个典型应用。
3.计算机视觉与机器视觉的异同
毋庸置疑，计算机视觉与机器视觉在技术和应用领域上都有相当大的重叠，这表明这两个学科的基础理论大致是相同的，但细究其机理，确实也有一些不同之处：
计算机视觉的研究对象主要是映射到单幅多幅图像上的三维场景。计算机视觉的研究很大程度上是针对图像的内容。如下图所示，如何让计算机判断出图片中都是猫，才是计算机视觉研究的内容。
机器视觉主要是指工业领域的视觉研究，例如自主机器人的视觉，用于检测和测量的视觉。这表明在这一领域通过软件硬件，图像感知与控制理论往往与图像处理得到紧密结合来实现高效的机器人控制或各种实时操作。举个不恰当的例子，还是上图中的猫，机器视觉是观察上图中成百上千个某一特定形态的猫，发现哪只猫缺只耳朵，然后把它剔除出去。
