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在当今信息爆炸的时代，机器视觉与计算机视觉成为了科技领域的研究热点，两者虽然都涉及到图像处理和识别技术，但它们之间存在着明显的区别，本文将深入探讨机器视觉与计算机视觉的区别，旨在揭示那些被忽视的方面。
研究目的
本文旨在分析机器视觉与计算机视觉的区别，明确两者在研究目的、应用领域、技术手段等方面的差异，为相关领域的研究者提供有益的参考。
研究方法
本文采用文献分析法、比较分析法等方法，对机器视觉与计算机视觉的区别进行深入剖析。
机器视觉与计算机视觉的区别
1、研究目的
（1）机器视觉：以实现对物体、场景的感知、识别、定位、跟踪等功能为目标，主要应用于工业自动化、机器人、医疗影像等领域。
（2）计算机视觉：以研究图像处理、图像分析、图像理解等基本理论和技术为目标，旨在提高计算机对图像的感知和理解能力，广泛应用于计算机视觉、图像处理、模式识别等领域。
2、应用领域
（1）机器视觉：主要应用于工业自动化、机器人、医疗影像、智能交通、农业等领域。
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（2）计算机视觉：广泛应用于计算机视觉、图像处理、模式识别、人工智能等领域。
3、技术手段
（1）机器视觉：主要采用图像采集、图像预处理、特征提取、图像识别、目标跟踪等技术手段。
（2）计算机视觉：主要采用图像处理、图像分析、图像理解等技术手段。
4、研究内容
（1）机器视觉：主要研究图像采集、图像预处理、特征提取、图像识别、目标跟踪等方面的技术。
（2）计算机视觉：主要研究图像处理、图像分析、图像理解等方面的理论和技术。
5、发展趋势
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（1）机器视觉：随着工业自动化、机器人等领域的快速发展，机器视觉技术将不断优化，向智能化、高精度、高可靠性方向发展。
（2）计算机视觉：随着人工智能、深度学习等技术的快速发展，计算机视觉技术将向智能化、泛化能力强、适应性强方向发展。
被忽视的方面
1、交叉领域研究：机器视觉与计算机视觉在交叉领域的研究较少，如将两者结合应用于医疗影像、智能交通等领域，有望取得更好的成果。
2、可解释性研究：当前机器视觉与计算机视觉技术在实际应用中存在可解释性不足的问题，研究可解释性有助于提高技术的可靠性和实用性。
3、数据安全与隐私保护：随着机器视觉与计算机视觉技术的广泛应用，数据安全和隐私保护问题日益突出，研究相关技术手段具有重要意义。
4、跨学科研究：机器视觉与计算机视觉技术涉及多个学科，如电子工程、计算机科学、数学等，跨学科研究有助于推动技术发展。
本文通过对机器视觉与计算机视觉的区别进行深入剖析，揭示了两者在研究目的、应用领域、技术手段等方面的差异，本文还指出了被忽视的方面，为相关领域的研究者提供了有益的参考，随着科技的不断发展，机器视觉与计算机视觉技术将在更多领域发挥重要作用。
标签： #机器视觉与计算机视觉
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