机器视觉与传统机械工程领域在多个方面存在显著差异：

1. 技术重点：

   • 机器视觉侧重于图像处理、模式识别和人工智能算法，利用摄像头等设备捕捉图像数据并通过软件进行分析和决策，以实现自动化控制。

   • 传统机械工程更注重于机械设计、材料科学、热力学和流体力学，涉及物理实体的设计、制造、测试和维护，强调机械部件的物理性能和结构分析。

2. 应用范围：

   • 机器视觉广泛应用于质量检测、自动化生产、机器人引导、医疗诊断和安全监控等领域，主要以非接触式检测和智能分析为特点。

   • 传统机械工程主要应用于汽车、航空航天、制造业和建筑机械等领域，涵盖实体机械的设计与制造，如发动机、齿轮箱和桥梁结构等。

3. 人才需求与工作模式：

   • 机器视觉需要具备计算机科学、电子工程和人工智能背景的人才，工作内容涵盖软件开发、算法设计和数据分析，重视软件和算法的优化。

   • 传统机械工程则更需要机械设计、材料科学和制造工艺方面的专家，工作包括图纸设计、材料选择、加工工艺制定以及现场调试和维护，注重物理实体的创造和改进。

4. 发展趋势与挑战：

   • 机器视觉随着人工智能的发展正迅速成为智能制造的核心技术，挑战包括算法的优化、数据处理效率和现有系统的集成。

   • 传统机械工程虽然面临自动化和智能化的挑战，但在高端制造、定制化产品和材料创新方面仍不可或缺，挑战在于提高效率、降低成本和适应新技术的融合。

综上所述，机器视觉和传统机械工程各有其独特的技术路径、应用领域和人才需求，共同推动着制造业向更高水平的自动化和智能化发展。