机器人视觉 、机器视觉之间有什么区别呢？要弄清楚他们哪一个是哪一个，有时候也真的是容易混淆的。接下来具体了解一下。

什么是机器人视觉

机器人视觉是指使机器人具有视觉感知功能的系统，是机器人系统组成的重要部分之一。在基本术语中，机器人视觉涉及使用相机硬件和计算机算法的结合，让机器人处理来自现实世界的视觉数据。如果没有机器视觉，你的机器人基本上是个瞎子，对一些机器人任务来说，这也许不是一个问题，但对于某些应用来说，机器视觉是有帮助的，甚至是必不可少的。

机器视觉

机器视觉更侧重于特定的应用，而不仅仅是关注技术的部分，机器视觉是指工业用途的视觉来进行自动检测、过程控制和机器人导引。机器视觉是一个工程领域。某种程度上来说，你可以认为机器视觉是计算机视觉的孩子，因为它使用计算机视觉和图像处理的技术和算法。但是，虽然它可以用来指导机器人的，他又不完全是机器人视觉。

机器视觉是机器（通常指数字计算机）图像进行自动处理并报告 “ 图像是什么” 的过程，也就是说它用于识别图像中的内容，比如自动目标识别。

机器视觉一般以计算机为中心，主要由视觉传感器、高速图像采集系统及专用图像处理系统等模块组成。

根据David A. Forsyth和Jean Ponce的定义，计算机视觉是借助于几何、物理和学习理论来建立模型，从而使用统计方法来处理数据的工作。它是指在透彻理解相机性能与物理成像过程的基础上，通过对每个像素值进行简单的推理，将多幅图像中可能得到的信息综合成相互关联的整体，确定像素之间的联系以便将它们彼此分割开，或推断一些形状信息，进而使用几何信息或概率统计计数来识别物体。

从系统的输入输出方式考虑，机器视觉系统的输入是图像或者图像序列，输出是一个描述。进一步讲，机器视觉由两部分组成：特征度量与基于这些特征的模式识别。

机器视觉与图像处理是有区别的。图像处理的目的是使图像经过处理后变得更好，图像处理系统的输出仍然是一幅图像，而机器视觉系统的输出是与图像内容有关的信息。图像处理可分为低级图像处理、中级图像处理和高级图像处理，处理内容包含图像增强、图像编码、图像压缩、图像复原与重构等。

机器视觉而非机器人视觉

机器人视觉不仅是一个工程领域，它也是一门有自己特定的研究领域的科学，区别于机器研究，机器人视觉必须将机器人技术纳入到其技术和算法。在许多情况下，机器人视觉和机器视觉相互交替使用。然而，还是有些微妙的差异，一些机器视觉应用， 如零件监测，工件只要放置到一个用来探测不良的视觉传感器前面即可，与机器人无关。