1, 机器视觉与计算机视觉的区别和共同之处
计算机视觉与机器视觉，首先是应用场景不一样，就像视远图像赵旭回答的那样：你把摄像头对着人就是CV，对着车间就是MV。计算机视觉和机器视觉应用场景不同，就像拉货车和载客车是的，侧重点不同而已，一个侧重人工智能分支，一个侧重工业应用！简单说起来的话，计算机视觉偏重于深度学习并且偏向软件，机器视觉偏重于特征识别同时对硬件方面要求也比较高，不过随着对智能识别要求越来越高的发展，这两个方向毕竟会互相渗透互相融合，区别也仅仅限于应用领域不同而已。其次，我感觉最大的区别，在于技术要求的侧重点不一样，甚至差别很大。计算机视觉，主要是对质的分析，比如分类识别，这是一个杯子那是一条狗。或者做身份确认，比如人脸识别，车牌识别。或者做行为分析，比如人员入侵，徘徊，遗留物，人群聚集等。机器视觉，主要侧重对量的分析，比如通过视觉去测量一个零件的直径，一般来说，对准确度要求很高。我记得以前接触过一个需求： 视觉测量铁路道岔缺口。哥刚毕业的时候在铁路上班，做过控制系统，还开过内燃机车，很清楚道岔缺口的重要性，这玩意儿你说要是测不准，呵呵：）当然，也不能完全按质或量一刀切，有些计算机视觉应用也需要分析量，比如商场的人数统计。有些机器视觉也需要分析质，比如零件自动分拣。但，计算机视觉一般来说对量的要求不会很高，商场人数统计误差个百分之几死不了人的，但机器视觉真的会，比如那个道岔缺口测量。既然要求这么高，是不是机器视觉就比计算机视觉难呢？也不是的，应该说各有各的难处。计算机视觉的应用场景相对复杂，要识别的物体类型也多，形状不规则，规律性不强。有些时候甚至很难用客观量作为识别的依据，比如识别年龄，性别。所以深度学习比较适合计算机视觉。而且光线，距离，角度等前提条件，往往是动态的，所以对于准确度要求，一般来说要低一些。机器视觉则刚好相反，场景相对简单固定，识别的类型少（在同一个应用中），规则且有规律，但对准确度，处理速度要求都比较高。关于速度，一般机器视觉的分辨率远高于计算机视觉，而且往往要求实时，所以处理速度很关键，目前基本上不适合采用深度学习。以上讨论的是技术，商业方面，计算机视觉的应用面更广一些，毕竟很多业务是跟人相关，比如人脸识别，行为分析等，很多垂直领域都有计算机视觉潜在需求，相对来说，更适合创业；而机器视觉顾名思义，业务主要跟机器相关，而且对准确度甚至安全性要求很高，也就在资质品牌方面有较高的门槛，所以寡头垄断严重，一般来说，更适合上班而不是创业。机器视觉（Machine Vision, MV） &； 计算机视觉（Computer Vision, CV）从学科分类上， 二者都被认为是 Artificial Intelligence 下属科目.有几个分支：一个是图像处理，主要是信号与系统，统计，优化一个是求解景物与图像之间的关系，如立体视觉、三维重建，主要是几何一个是模式识别，例如如何分割图像、识别目标，主要是人工智能但实际提及时， 主观感觉上MV 更多注重广义图像信号（激光，摄像头）与自动化控制（生产线）方面的应用。CV 更多注重（2D, 3D）图像信号本身的研究以及和图像相关的交叉学科研究（医学图像分析，地图导航）。
2, 工业机器人学的难不难
与机器人相关的专业和实力院校机器人是一个复杂的系统工程，需要各方面的人才，如机械，电子，通信，自动化等等，如果是行业专用机器人还会涉及到材料、物理、化学等等。在本科阶段接触到的都是机器人的基础知识，一般不会设计到机器人系统的研究，研究生期间可以接触到具体的机器人研究工作。与机器人相关的专业也比较广泛，和自动化有关系的专业向机器人方向会比较容易，比如，机械设计及其自动化、机械自动化、电气自动化等等，因为这些专业都将会学习到机器人从业所必学的专业知识。1、自动控制原理。自动控制是机器人运动的基础，别看人类运动的很简单，要让机器人和谐的运动，需要大量的传感器的测量，并进行计算和模拟，最后根据这个，调整参数，进行干扰补偿、负反愧前后两种串联补偿等等。2、智能技术。主要学各种专家系统、机器学习、智能计算、启发式搜索、分布式人工智能、许许多多智能算法如蚁群算法、神经网络。3、机器人学。讲解机器人运动中的数学计算，涉及空间描述，广义坐标，瞬态运动学，雅可比矩阵显式（线性代数基础）、立体视觉、轨迹生成、关节空间动力学、拉格朗日方程、控制学（就是自控）、顺应性。4、单片机开发。要让机器人按照自己的想法运动，必须对其写入程序，对于不太复杂的机器人控制，单片机是完全可以满足要求的，当然要写程序的还需要熟悉单片机的编程语言（c语言、汇编语言等等）5、电机拖动。机器人的运动是靠电机拖动的，因此在机器人设计的过程中你需要了解电机的原理，了解调速、启动、电磁关系。当然要想设计出高水平的机器人，只掌握这些知识还是不够的，行业机器人的设计中还需要相关的行业知识和自己的天赋和悟性。中国的好多都高校都开设了与机器人相关的专业和课程，教学底蕴和师资力量也个不相同，现在国内公认的机器人研究处于领先地位的是北航，北航曾经多次获得中国机器人大赛冠军，下面几所院校的实力也是业内普遍认可的。哈尔滨工业大学，北京理工大学；吉林大学浙江大学武汉理工同济大学西安交通大学华南理工大学大连理工大学天津大学中南大学
4, 全球最强的机器视觉公司有人知道吗？
综合起来看，康耐视，松下电工，欧姆龙，佳能都是处于前列的公司；但是现在机器视觉产业细分的厉害，很难有一个公司在各个领域都处于前列。从下面这个主要的机器视觉市场及处于前三位的公司名单来看，就能看到各个公司的差别：- [处理装置] 松下电工，欧姆龙，夏普制造系统公司（Sharp Manufacturing Systems Corporation）- [FA用camera] 康耐视， 佳能，夏普 - [検査应用] 松下电工，欧姆龙，康耐视 - [安全领域] Opton,NECエンジニアリング㈱，コグニテンス･ジャパン株式会社- [车载・ITS] IMAC，オプテックス･エフエー㈱，㈱キーエンス- [医疗领域] アディメック・エレクトロニック・イメージング㈱，㈱アートレイ，㈱シーアイエス- [传感芯片] 日本エレクトロセンサリデバイス㈱，伊藤忠テクノソリューションズ㈱，竹中システム机器㈱，㈱DJTECH，オムロン㈱，㈱サキコーポレーション。以上只是一个非正式的统计，更多问题可直接联系我。
相关概念
机器人
机器人（Robot）是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人类指挥，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术制定的原则纲领行动。它的任务是协助或取代人类工作的工作，例如生产业、建筑业，或是危险的工作。
自动化
自动化（Automation）是指研制系统代替人或辅助人去完成人类生产、生活和管理活动中的特定任务，减少和减轻，人的体力和脑力劳动，提高工作效率、效益和效果。自动化技术广泛用于工业、农业、军事、科学研究、交通运输、商业、医疗、服务和家庭等方面。采用自动化技术不仅可以把人从繁重的体力劳动、部分脑力劳动以及恶劣、危险的工作环境中解放出来，而且能扩展人的器官功能，极大地提高劳动生产率，增强人类认识世界和改造世界的能力。因此，自动化是工业、农业、国防和科学技术现代化的重要条件和显著标志。
单片机
单片机是典型的嵌入式微控制器（Microcontroller Unit），由运算器，控制器，存储器，输入输出设备等构成，相当于一个微型的计算机。与应用在个人电脑中的通用型微处理器相比，它更强调自供应（不用外接硬件）和节约成本。它的最大优点是体积小，可放在仪表内部，但存储量小，输入输出接口简单，功能较低。由于其发展非常迅速，旧的单片机的定义已不能满足，所以在很多应用场合被称为范围更广的微控制器；从上世纪80年代，由当时的4位、8位单片机，已经发展到现在的32位300M的高速单片机。
