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计算机视觉和机器视觉是现代科技中的两个重要概念。计算机视觉模拟人类视觉系统，让计算机能够像人眼一样感知和理解图像信息。而机器视觉则更专注于工业应用，通过摄像头和处理器实现自动化检测和控制。两者都是让机器具备视觉能力的技术，但应用领域和实现方式有所不同。
计算机视觉的核心技术构成了一个完整的处理流水线。首先是图像预处理，对原始图像进行降噪和增强。然后进行特征提取，从图像中提取关键信息点。接下来是目标检测，定位图像中的感兴趣对象。图像分割将图像划分为不同的区域。最后通过模式识别技术，对提取的特征进行分类和理解，完成整个视觉分析过程。
机器视觉在工业生产中发挥着重要作用。通过安装在生产线上的摄像头系统，可以实时检测产品质量。系统能够自动识别产品的尺寸、形状和表面缺陷。合格的产品被分拣到合格品区域，而有缺陷的产品则被自动剔除到不合格品区域。这种自动化检测不仅提高了检测精度，还大大提升了生产效率，确保了产品质量的一致性。
计算机视觉和机器视觉在多个方面存在显著差异。计算机视觉致力于模拟人类视觉系统，主要采用深度学习技术，能够处理复杂的场景理解任务，具有很强的通用性，广泛应用于自动驾驶、医疗影像分析和人脸识别等领域。而机器视觉则专注于工业应用，多采用传统的图像处理算法，针对特定任务进行优化，对精度要求极高，主要用于质量检测、尺寸测量和自动分拣等工业场景。
展望未来，计算机视觉和机器视觉技术将迎来更加广阔的发展前景。边缘计算技术将使视觉处理更加高效，减少延迟。实时处理能力的提升将满足更多应用场景的需求。多模态融合技术将整合视觉、听觉等多种感知方式，提供更全面的环境理解。人工智能的深度集成将使视觉系统更加智能化。这些技术趋势将推动5G加视觉、自主机器人、增强现实和智慧城市等创新应用的发展，为人类社会带来更多便利。