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机器人视觉、计算机视觉、图像处理、机器视觉和模式识别之间听起来名字都好像差不多，那么到底有些什么区别？是否会认知混淆？我们来看一下所有这些术语的含义以及它们与机器人技术的关系。人们在谈论机器人视觉技术时有时会感到困惑。他们嘴上在说“机器视觉”时，而他们正在使用“计算机视觉”或“图像处理”。这是一个非常容易混淆的错误理解。所有不同术语之间的界线有时会模糊不清。
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组合，以允许机器人处理来自世界的视觉数据。例如，您的系统可能有一个2D摄像头，可以检测机器人拾取的对象。更复杂的例子可能是使用3D立体相机引导机器人将轮子安装到移动的车辆上。机器人器人视觉与机器视觉密切相关，它们都与计算机视觉密切相关。如果我们谈论的是家谱，则计算机视觉可以被视为他们的“父母”。但是要了解它们都适合什么地方，我们必须更进一步以引入“祖父母”（信号处理）。
信号处理包括处理电子信号以清除它们（例如去除噪声）、提取信息、准备输出到显示器或为进一步处理做好准备。任何东西都可以是信号，或多或少。可以处理的信号有很多种，例如模拟电信号、数字电子信号、频率信号等。图像基本上只是一个二维（或更多）维信号。对于机器人视觉，我们感兴趣的是图像的处理，计算机视觉和图像处理就像表兄弟一样，但它们有着截然不同的目标。图像处理技术主要用于提高图像质量，将其转换为另一种格式或以其他方式更改以进行进一步处理。
另一方面，计算机视觉更多的是从图像中提取信息以理解它们。因此您可以使用“图像处理”将彩色图像转换为灰度，然后使用“计算机视觉”检测该图像中的对象。如果我们进一步观察家谱，我们会发现这两个域都受到物理学领域的影响，特别是光学领域。
现在我们开始讲机器视觉，一切都在变化，这是因为Machine Vision与之前的所有术语完全不同，它更多地是关于特定应用而不是技术。机器视觉是指用于自动检测，过程控制和机器人引导的视觉的工业用途 ，其余的“家庭”是科学领域，而机器视觉是一个工程领域。
最后，我们讲机器人视觉：Robot Vision融合了以前所有术语中的技术，在很多情况下，Robot Vision和Machine Vision可以互换使用。但是，有一些细微的差异，某些机器视觉应用程序（例如零件检查）与机器人技术无关零件仅放置在寻找故障的视觉传感器前面。
此外，Robot Vision不仅是工程领域，这是一门具有自己特定研究领域的科学，与纯粹的计算机视觉研究不同，机器人视觉必须将机器人学的各个方面纳入其技术和算法中，例如运动学，参考系校准以及机器人对环境产生物理影响的能力。 视觉伺服是仅可以称为“机器人视觉”而不是“计算机视觉”的技术的完美示例，它涉及通过使用视觉传感器检测到的机器人位置反馈来控制机器人的运动。
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