机器视觉系统与传统视觉系统（主要基于人眼）的主要区别体现在技术原理、处理速度和精度、适应性及智能化等多个方面。
1. 技术原理：
传统视觉系统主要依赖人眼和光学设备来捕捉和分析图像，通过大脑进行处理和解读。这种方式虽然直观，但受限于人的感知能力和疲劳因素。
机器视觉系统则通过摄像头或传感器捕捉图像，利用计算机处理技术对图像进行分析。它依靠算法和程序进行图像识别和处理，能够进行更复杂的分析，如边缘检测、特征提取等。
2. 处理速度和精度：
传统视觉系统的处理速度主要取决于人眼的反应速度和大脑的处理能力，这可能导致在需要快速反应和高精度的任务中出现漏检或误检。
机器视觉系统不受疲劳影响，能够在高速和高精度要求的环境下稳定运行。其相机快门时间可达微秒级，能够处理和分析千兆像素量级的超高分辨率图像，且检测结果不受个体身体条件和主观情绪影响。
3. 适应性和智能化：
传统视觉系统受限于人的感知范围和环境适应能力，无法在极端环境中正常工作。
机器视觉系统可以工作于对人体有害的过亮、过暗等极端光照环境，并适应恶劣工业场景。机器视觉系统可以利用人工智能技术，虽然目前还不够智能，但通过多次学习识别结果进行分析，可以按照人类设定的思路进行工作，并逐步提高智能化水平。
4. 其他方面的比较：
在图像采集方面，机器视觉依赖于工业级高分辨率摄像头和专业光源系统，可以获取更广阔视野下的清晰数字图像；而人眼的视野范围和分辨率是固定的。
在颜色识别能力上，人类视觉对颜色比较敏感，但每个人对颜色判断不一致，难量化；机器视觉彩色识别受硬件的约束，对色彩敏感度低，但可量化，且对灰度的分辨率强。
在应用上，机器视觉系统可以724小时持续稳定运行，工作效率不会出现明显的周期性衰减；而人类视觉长期属于眼部工作状态易疲劳。
机器视觉系统与传统视觉系统相比，在处理速度、精度、适应性和智能化等方面具有显著优势，因此在现代工业生产中得到了广泛应用。
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