在人眼视觉中，图像是为人眼所见并欣赏的，因此图像通常需要做到清晰、细致、色彩丰富且美观。而在机器视觉检测中，图像则需提供足够的信息，例如边缘、形状、大小等，用于算法读取并理解。人眼视觉和机器视觉并无孰优孰劣之分，因为两者服务于不同的目的和应用。视觉检测的优势,非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。机器视觉检测在工业机器人和服务机器
计算机视觉检测
在人眼视觉中，图像是为人眼所见并欣赏的，因此图像通常需要做到清晰、细致、色彩丰富且美观。而在机器视觉检测中，图像则需提供足够的信息，例如边缘、形状、大小等，用于算法读取并理解。人眼视觉和机器视觉并无孰优孰劣之分，因为两者服务于不同的目的和应用。视觉检测的优势,非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。
机器视觉检测在工业机器人和服务机器人上的区别，首先就是应用场景。在工业机器人的环境里，计算机视觉看到的场景是相对单一，但服务机器人的应用场景就要复杂很多。场景之外，便是精度方面。在工业机器人里面，计算机视觉的辨识精度一定是在毫米级以下的，包括静态的辨识精度和动态的辨识精度，静态指的是相机或者观测物品相对处在一个静止的状态，它这个时候的辨识精度取决于相机的分辨率，包括物品的边缘是否清晰，差异化是否很明确，这个时候精度甚至可以达到微米级以下，服务机器人大部分的精度并不会很高，可能会在厘米级以上。
伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证的检验合格率。机器视觉检测凭借它自动化、客观、非接触和的特点已经完代替人工来检测这些单一、重复性的程序。
视觉检测早使用于工业制作范畴。通过视觉检测的主动识别功用，许多流水线上具有高度重复性的检测工作都能够不再依托人来完成，大大进步了检测功率和精度。机器视觉体系基本的特色就是进步出产的灵活性和主动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或许人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉检测来代替人工视觉。机器视觉检测技能的使用更多是为了进步出产功率，下降人力本钱。因而，工业出产和办理中的某些人工环节正逐步被机器人代替。
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