本段内容主要探讨机器视觉与计算机视觉的区别，旨在深入解析两者之间的差异，并展望未来的发展趋势。问题询问的是不包括哪一方面的区别，具体内容未提及。
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随着科技的飞速发展，机器视觉与计算机视觉这两个领域在我国得到了广泛的关注，虽然两者都属于视觉科学范畴，但它们在研究方法、应用场景以及发展历程等方面存在诸多差异，本文将从以下几个方面深入剖析机器视觉与计算机视觉的区别，并探讨未来发展趋势。
研究方法
1、机器视觉：主要研究如何让计算机通过图像或视频获取信息，实现图像处理、识别、跟踪等功能，其研究方法主要基于图像处理、模式识别、机器学习等技术。
2、计算机视觉：更侧重于研究计算机如何模拟人类的视觉感知，理解图像或视频中的场景、物体、动作等，其研究方法涉及计算机科学、心理学、生理学等多个学科，包括图像处理、计算机视觉、机器学习、深度学习等。
应用场景
1、机器视觉：广泛应用于工业检测、医疗影像、农业监测、安全监控等领域，在工业生产中，机器视觉可用于产品检测、缺陷识别等；在医疗领域，可用于疾病诊断、手术辅助等。
2、计算机视觉：主要应用于图像或视频的智能分析、理解、处理等方面，如人脸识别、目标跟踪、场景理解、自动驾驶等。
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发展历程
1、机器视觉：起源于20世纪50年代，主要关注图像处理、特征提取、目标识别等基础技术，随着计算机技术的快速发展，机器视觉逐渐应用于实际领域。
2、计算机视觉：起源于20世纪60年代，起初关注模拟人类视觉感知的理论研究，近年来，随着深度学习等技术的发展，计算机视觉取得了显著的成果。
未来发展趋势
1、深度学习：深度学习技术在机器视觉和计算机视觉领域取得了突破性进展，未来将继续深入研究和应用，推动相关技术的发展。
2、多模态融合：随着人工智能技术的不断发展，机器视觉和计算机视觉将与其他领域（如语音、触觉等）进行多模态融合，实现更全面的智能感知。
3、大数据与云计算：大数据和云计算为机器视觉和计算机视觉提供了强大的数据资源和计算能力，未来将助力相关技术实现更大突破。
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4、应用领域拓展：随着技术的不断进步，机器视觉和计算机视觉将在更多领域得到应用，如智慧城市、智能家居、智能医疗等。
机器视觉与计算机视觉在研究方法、应用场景、发展历程等方面存在诸多区别，随着科技的不断发展，两者将相互借鉴、融合，为我国人工智能领域的发展贡献力量，机器视觉和计算机视觉将朝着深度学习、多模态融合、大数据与云计算等方向发展，实现更广泛的智能化应用。
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