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无论是计算机视觉，还是机器视觉，都是要从图像或图像序列中获取对世界的描述。计算机视觉，基于计算机，即让计算机模仿人的视觉功能，并关注从感知到认知，再到理解的过程，自然就离不开计算。机器视觉，围绕机器设备，即让机器代替人眼来实现检测和判断，侧重于相机、摄像设备等基础硬件的选择，强调的是精度和图像分析能力。

然而，随着人工智能技术的不断深入和应用，对计算机视觉和机器视觉都带来了巨大的影响，两者的边界正在逐渐消失，形成了计算和硬件相融合的全新发展趋势。此外，从领域划分来看，计算机视觉侧重在学术，机器视觉则面向工业、工程方面。因此，现在机器视觉主要指工业制造领域的视觉应用，是计算机视觉的重要应用场景之一。

理清了计算机视觉与机器视觉的差异之后，就能清晰地发现，计算机视觉由基础硬件和计算单元两大板块组成。其中，基础硬件包括光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理单元、视觉处理软件等软硬件，负责图像采集和处理等相关工作。而计算单元包含技术、应用和基础三个层面，是整个计算机视觉的核心。

技术层包括各类算法，而基础层分为硬件和计算平台，也就是整个解决方案的基础设施，承载了所有算法和应用。应用层就是应用场景，主要有安防、泛金融、手机、零售、自动驾驶、医疗影像、工业制造、广告营销八大应用场景，并对应各自领域的厂商。其中的工业制造就是机器视觉在工业领域的应用。