工業4.0時代到來以后，機器視覺系統再一次引起廣泛關注，成為工業建造中的寵兒。機器視覺系統是指通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。
 

同時，攝影測量作為新時代測繪地理信息行業的重要支柱學科，同樣在現代化工業生產中擁有非同尋常的地位。它的主要任務是用于測繪各種比例尺的地形圖、建立數字地面模型，為各種地理信息系統和土地信息系統提供基礎數據。攝影測量學要解決的兩大問題是幾何定位和影像解譯。幾何定位就是確定被攝物體的大小、形狀和空間位置。幾何定位的基本原理源于測量學的前方交會方法，它是根據兩個已知的攝影站點和兩條已知的攝影方向線，交會出構成這兩條攝影光線的待定地面點的三維坐標。影像解譯就是確定影像對應地物的性質。

當被測物體的尺寸或攝影距離小于100米時的攝影測量稱之為近景攝影測量（Close-range photogrammetry）。隨著數字傳感器技術的發展，尤其是CCD器件和CMOS器件的迅速發展，利用CCD(或CMOS)像機不需要膠片就可直接獲得被測物的數字影像，這種直接基于數字影像的近景攝影測量稱為數字近景攝影測量（digital close-range photogrammetry）。

由此可見，數字近景攝影測量與計算機視覺（特別是立體視覺）在研究內容和目標上十分相近。數字近景攝影測量關注的是幾何量的量測信息（物體的位置、大小和形狀等）；計算機視覺也需要量測信息，但其更為關注的是對物體進行描述、識別和理解。因此，數字近景攝影測量和視覺測量（或檢測）所關注的是完全一致的。

事實上，數字近景攝影測量與計算機視覺（測量）的理論基礎是一致的，二者都是針孔成像原理（像點、鏡頭中心和物點共線）的具體應用。但由于各自學科的歷史、研究內容和側重點的不同，在具體的諸多方面又存在著差異，主要表現在以下幾個方面：

⑴ 出發點不同導致基本參數物理意義的差異：攝影測量中的外部定向是確定影像在空間相對于物體的位置與方位（將物體先平移再旋轉），而計算機視覺則是物體相對于影像的位置與方位來描述問題（將攝像機先旋轉再平移）。

⑵ 由于兩者不同的出發點導致基本公式的差異：攝影測量中最為基本的是共線方程，而視覺測量中最為基本的公式是用齊次坐標表示的投影方程。

⑶ 數學處理算法的不同：攝影測量淵源于測繪學科，基于非線性迭代的最小二乘法平差求解貫穿于數字近景攝影測量的全過程，而計算機視覺強調矩陣分解，總是設法將非線性問題轉換為線性問題，盡可能避免求解非線性方程。

盡管數字近景攝影測量與計算機視覺有這樣、那樣的差異，但在最近20年的發展過程中，學科間的交流逐步增加（相互參加、協助召開學術會議并出版論文集，如ISPRS、SPIE等），兩者的學科交叉越來越多。數字近景攝影測量中的許多基本概念與方法來自影像處理與計算機視覺（如數字圖像處理的某些算法、編碼標志的自動識別）；反過來，攝影測量中的一些特色理論和方法又為視覺測量所采用（如整體光束法平差算法、像機自標定原理和方法等）。為此，攝影測量界的學者早就開始思考和把握這種態勢。

隨著時代的發展，人工智能，智慧城市，大數據等在各個領域的應用，讓一切都有了不同的轉變。

中國測繪學會2018學術年會的主題是“創新、智能、融合——開辟測繪地理信息新時代”。從年會的主題我們不難了解到今后新時代的測繪地理信息行業的發展方向——創新是生產力，智能化測繪工作是方向，融合多領域共同發展。

所以機器視覺系統和攝影測量兩種殊途同歸的學科的逐漸相互融合并優勢互補是發展的必然趨勢，二者的融合也必將帶給學科及人類科技發展以重大的幫助。（素材來源于網絡，由中測網整理發布）