探讨机器视觉与计算机视觉区别的文章，分析两者异同，揭示技术领域独特之处。问题：不包括以下哪一方面？需根据具体内容判断。
本文目录导读：
随着科技的发展，机器视觉与计算机视觉技术在众多领域得到了广泛应用，两者在定义、应用和实现方式上存在诸多差异，本文将针对机器视觉与计算机视觉的区别，排除以下某一方面的讨论，力求为读者揭示两者在技术领域的独特之处。
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定义及范畴
1、机器视觉
机器视觉是指通过图像摄取、图像处理、图像分析和图像理解等技术，使机器能够实现自动识别、检测、测量和识别物体等功能的一种技术，机器视觉主要关注于图像信息的获取和处理，其应用领域包括工业检测、安防监控、医学影像等。
2、计算机视觉
计算机视觉是指计算机系统对图像和视频进行处理、分析和理解的能力，计算机视觉不仅关注图像信息的获取和处理，还涉及到图像的生成、图像的语义理解等方面，计算机视觉的应用领域包括图像识别、视频监控、自动驾驶等。
区别分析
1、应用领域
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机器视觉主要应用于工业检测、安防监控、医学影像等领域，而计算机视觉的应用领域更加广泛，包括图像识别、视频监控、自动驾驶、人机交互等。
2、技术实现
机器视觉侧重于图像信息的获取和处理，其关键技术包括图像摄取、图像处理、图像分析和图像理解等，计算机视觉则更注重图像的生成、图像的语义理解等方面，其关键技术包括图像处理、模式识别、深度学习等。
3、目标
机器视觉的目标是实现机器对图像信息的自动识别、检测、测量和识别物体等功能，计算机视觉的目标则是使计算机能够理解图像中的语义信息，实现对图像内容的智能处理。
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排除以下方面的讨论
在探讨机器视觉与计算机视觉的区别时，我们排除以下某一方面的讨论：
图像质量
图像质量是机器视觉和计算机视觉共同关注的问题，本文旨在揭示两者在技术领域的独特之处，因此将不深入讨论图像质量这一方面。
通过对机器视觉与计算机视觉的定义、范畴、区别分析以及排除某一方面的讨论，本文揭示了两者在技术领域的独特之处，了解这些差异有助于我们更好地把握机器视觉和计算机视觉的发展趋势，为我国相关领域的研究和应用提供有益的参考。
标签： #技术应用领域
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