机器视觉是人工智能的一个重要分支，它是指使用计算机实现对图像的识别、处理和分析。在机器视觉中，计算机通过模拟人类的视觉系统来识别、理解和处理图像信息，从而实现自动化控制、检测、分类等功能。
机器视觉应用和开发的主要区别在于：
1. 目标不同：机器视觉应用主要是为了解决实际问题，如自动驾驶、工业自动化、医疗诊断等；而机器视觉开发主要是为了研究和实验，以改进和优化机器视觉系统的性能。
2. 应用领域不同：机器视觉应用通常涉及到具体的行业和领域，如农业、医疗、制造业等；而机器视觉开发则更多地关注于理论研究和技术探索。
3. 技术要求不同：机器视觉应用需要根据具体的需求进行定制化设计和开发，以满足特定的应用场景；而机器视觉开发则更注重理论的深入研究和技术的创新。
4. 研究方法不同：机器视觉应用往往采用实验验证的方法，通过实际案例来评估机器视觉系统的性能；而机器视觉开发则更多地采用理论研究和仿真验证的方法，通过对算法和模型的研究来提高机器视觉系统的性能。
5. 成果应用不同：机器视觉应用的成果可以直接应用于实际生产中，提高生产效率和质量；而机器视觉开发的成果则更多地用于理论研究和技术探索，为未来的实际应用提供理论基础和技术支撑。
总之，机器视觉应用和开发虽然都涉及到计算机视觉技术，但它们的目标、应用领域、技术要求、研究方法和成果应用等方面存在较大差异。机器视觉应用更注重解决实际问题，以提高生产效率和质量；而机器视觉开发则更注重理论研究和技术探索，以推动计算机视觉技术的发展。
