机器视觉综述
制造业中的机器视觉检测技术综述
制造业中的机器视觉检测技术综述引言：随着制造业的快速发展，对产品质量和生产效率的要求越来越高。
机器视觉检测技术作为一种高效、准确、可靠的检测手段，已经成为制造业中不可或缺的重要技术之一。
本文将对制造业中的机器视觉检测技术进行综述，从基本原理、应用领域、技术挑战、发展趋势等方面进行分析。
一、机器视觉检测技术的基本原理机器视觉检测技术是利用图像传感器、图像处理算法等设备和技术手段，对产品进行自动化检测和分析的技术。
其基本原理是通过采集产品的图像信息，进行图像预处理、特征提取和模式识别等操作，从而实现对产品的缺陷、尺寸、形态等特征进行快速准确的检测。
常用的机器视觉检测技术包括图像采集、图像预处理、特征提取与分析、分类与识别等步骤。
图像采集是通过CCD、CMOS等图像传感器获取产品图像。
图像预处理包括灰度拉伸、滤波、边缘检测等，用于去除图像中的噪声和干扰，增强有用信息。
特征提取与分析是通过计算图像的特征参数，如灰度、纹理等，从而实现对产品的缺陷和特征的提取。
分类与识别是将特征参数与预存的模板进行比对，对产品进行判别和分类。
二、机器视觉检测技术的应用领域机器视觉检测技术在制造业中有广泛的应用。
其应用领域包括但不限于以下几个方面：1.品质检测：机器视觉检测技术可以对产品的外观、表面质量、尺寸等进行快速准确的检测，从而实现对产品质量的控制。
2.缺陷检测：利用机器视觉技术可以对产品的表面缺陷、裂纹、异物等进行自动化检测，减少人工检测的错误率和成本。
3.自动化装配：机器视觉检测技术可以对产品的组装过程进行监控和控制，实现自动化装配，提高生产效率和产品质量。
4.智能包装：利用机器视觉检测技术可以对产品的包装状况、封口质量等进行检测，确保产品的完整性和质量。
5.物流与仓储：机器视觉检测技术可以应用于物流和仓储系统中，实现对物品的自动化识别、分拣和存储，提高物流效率和准确性。
三、机器视觉检测技术的挑战与解决方案尽管机器视觉检测技术在制造业中有广泛的应用前景，但也面临一些挑战。
2024 机器视觉综述与进展
2024 机器视觉综述与进展机器视觉的兴起与发展机器视觉，即计算机通过获取、处理和理解图像或视频数据，模仿人类视觉系统实现图像或视频的感知、识别和理解。
随着计算机视觉技术的不断进步与发展，机器视觉在各个领域得到了广泛的应用。
在过去的几年里，机器视觉取得了显著的进展。
首先，在图像处理方面，机器视觉算法的精确度和速度得到了大幅提升。
通过使用深度学习技术，机器可以自动学习并识别复杂的图像特征，例如物体、人脸、文字等。
同时，随着计算能力的提高，机器可以更快速地处理和分析大量的图像数据，从而实现实时的视觉识别。
其次，在机器视觉应用方面，各个行业都开始利用机器视觉技术来解决实际问题。
例如，在制造业中，机器视觉可以用来检测产品的缺陷或错误，提高生产效率和质量。
在医疗领域，机器视觉可以辅助医生进行疾病的诊断和治疗，提供更准确的医学图像分析结果。
在自动驾驶领域，机器视觉可以帮助车辆感知和理解周围的环境，从而实现自主导航和安全驾驶。
此外，随着人工智能的发展，机器视觉也开始与其他技术相结合，例如语音识别、自然语言处理等，实现更综合的智能系统。
这些综合型系统不仅可以通过图像识别和分析来感知环境，还可以与人进行交互和沟通，进一步拓展了机器视觉的应用范围。
综上所述，机器视觉在过去几年里取得了显著的进展与发展，应用领域也越来越广泛。
然而，机器视觉仍然面临一些挑战，例如复杂场景下的准确性和鲁棒性、数据隐私保护等。
未来，随着技术的不断创新和完善，相信机器视觉会在各个领域发挥更重要的作用，并为我们的生活带来更多便利和进步。
此外，机器视觉在安全领域也有着广阔的应用前景。
例如，机器视觉可以用于监控系统，帮助识别和追踪可疑行为或危险物体，以提升安全管理效果。
在边境安检中，机器视觉技术可以有效地辨识被隐藏的违禁品，从而协助安全检查人员提高监测效率。
此外，在公共交通场所，机器视觉技术可以用于人脸识别，帮助识别潜在的安全风险，并提升公共安全。
2024 机器视觉总结与展望范文
2024 机器视觉总结与展望范文2024年的机器视觉是一个充满活力和潜力的领域。
过去几年间，机器视觉技术在自动驾驶、人脸识别、图像处理等领域取得了巨大的进展。
随着技术的不断成熟和应用的广泛推广，机器视觉在未来几年中有望实现更大的突破和进步。
首先，2024年的机器视觉技术将更加智能化和高效化。
随着深度学习和神经网络的不断发展，机器视觉系统将能够更准确地理解和解释图像内容，并作出更为精准的判断和决策。
同时，高性能硬件的不断升级也将为机器视觉提供更大的计算能力和处理速度，从而进一步提升系统的智能化水平和工作效率。
其次，机器视觉在安全领域的应用将进一步扩大。
2024年将迎来大规模的智能交通运输和智慧城市建设，机器视觉在这些领域的应用将成为关键。
通过实时监测和分析路况、车辆和行人的行为，机器视觉系统可以帮助提高交通安全，减少事故发生的可能。
此外，机器视觉还可以应用于安防领域，通过人脸识别和行为分析等技术，提供更为安全和高效的监控系统。
再者，机器视觉在医疗健康领域的应用将得到进一步推广。
2024年将是以人为中心的医疗健康服务的发展阶段，机器视觉技术将成为其中的重要一环。
通过图像识别和分析，机器视觉可以辅助医生进行疾病诊断和治疗方案选择，提高医疗服务的质量和效率。
同时，机器视觉还可以应用于康复领域，通过实时监测和评估患者的运动和姿势，为患者提供个性化的康复指导和建议。
最后，在教育和娱乐领域，机器视觉也将发挥重要作用。
机器视觉在教育领域可以通过图像识别和分析，为学生提供个性化的学习资源和辅助教学，提高学生的学习效果和兴趣。
在娱乐领域，机器视觉可以为游戏和虚拟现实等应用带来更逼真和沉浸式的体验，提供更有趣和多样化的娱乐内容。
综上所述，2024年的机器视觉将进一步智能化、高效化，并在安全、医疗健康、教育娱乐等领域得到更广泛的应用。
机器视觉的不断发展和突破将极大地改变人们的生活方式和工作方式，为社会的进步和发展带来更多的机遇和挑战。
机器视觉技术发展现状文献综述
机器视觉技术发展现状文献综述机器视觉技术是一门涵盖计算机视觉、模式识别、图像处理等多个领域的学科，旨在使计算机系统能够模拟人类的视觉功能，实现对图像和视频的理解与分析。
随着计算机硬件性能的不断提升和计算机视觉算法的不断发展，机器视觉技术已经在很多领域得到了广泛应用，如工业制造、无人驾驶、医疗影像分析等。
本文将综述机器视觉技术的发展现状，主要从硬件、算法和应用三个方面进行讨论。
首先，从硬件角度来看，机器视觉技术的发展离不开计算机硬件的支持。
随着计算机处理器性能的不断提升，计算机视觉算法的执行速度得到了极大的提高。
同时，图像传感器的发展也为机器视觉技术提供了更好的数据支持。
目前主流的图像传感器有CCD和CMOS两种类型，CMOS传感器由于其低功耗、高集成度等特点逐渐取代了CCD传感器，使得机器视觉系统的性能得到了进一步提升。
其次，从算法角度来看，机器视觉技术的发展极大地依赖于计算机视觉算法的研究和发展。
经过多年的积累和发展，计算机视觉算法在识别、分类、检测和跟踪等方面取得了显著的进展。
其中，深度学习算法如卷积神经网络（CNN）在图像分类和目标检测方面表现出色。
此外，基于特征描述符的方法如SIFT、SURF等也广泛应用于机器视觉任务中。
随着深度学习和传统算法结合的研究不断深入，机器视觉技术在各类应用场景中的表现将会更加出色。
最后，从应用角度来看，机器视觉技术已经在许多领域得到了广泛应用。
在工业制造领域，机器视觉系统能够对产品进行质量检测和缺陷分析，提高生产效率和产品品质。
在无人驾驶领域，机器视觉系统能够感知道路状况、检测交通信号和识别物体，实现智能驾驶。
在医疗影像分析领域，机器视觉技术能够辅助医生进行疾病诊断和手术规划，提高医疗效率和准确性。
此外，机器视觉技术还在安防监控、智能家居、农业等领域得到了广泛应用。
综上所述，机器视觉技术在硬件、算法和应用三个方面都取得了显著的进展。
随着大数据、云计算和物联网等技术的不断发展，机器视觉技术有望在更多领域发挥作用。
机器视觉综述
机器视觉综述机器视觉是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。
机器视觉主要利用计算机来模拟人或再现与人类视觉有关的某些智能行为,从客观事物的图像中提取信息进行处理,并加以理解,最终用于实际检测和控制。
近年来，随着计算机技术尤其是多媒体技术和数字图像处理及分析理论的成熟，以及大规模集成电路的迅速发展，机器视觉技术得到了广泛的应用研究，取得了巨大的经济与社会效益。
笔者在阅读大量文献的基础上，对国内外机器视觉技术的发展及应用做以概述。
1 机器视觉概念1.1 机器视觉的定义简单来讲，机器视觉可以理解为给机器加装上视觉装置，或者是加装有视觉装置的机器。
给机器加装视觉装置的目的，是为了使机器具有类似于人类的视觉功能，从而提高机器的自动化和智能化程度。
由于机器视觉涉及到多个学科，给出一个精确的定义是很困难的，而且在这个问题上见仁见智，各人认识不同。
美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会关于机器视觉的定义是：“Machine vision is the use of devices for optical non-contact sensing to automatically receive and interpret an image of a real scene in order to obtain information and/or control machines or processes．”译成中文是：“机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和(/或)控制机器或过程。
”目前我国还没有哪个官方协会或组织给出一个中文的正式定义。
历经多年的发展，特别是近几年的高速发展，机器视觉已经形成了一个特定的行业。
机器视觉的概念与含义也不断丰富，人们在说机器视觉这个词语时，可能是指“机器视觉系统”，“机器视觉产品”，“机器视觉行业”等。
机器视觉文献综述
一、机器视觉与图像采集的研究的意义“作为一项关键性的自动化技术，机器视觉在发展中国家中对经济的现代化非常重要。
为了在世界市场中进行竞争，发展中经济不能无限期的依赖于廉价劳动力。
“ AIA市场分析员Kellett说。
同样地，现代化必须实现高效率、高生产率以及高质量。
这也是机器视觉的作用所在，”对机器视觉长期需求这样的趋势是发展中国家实现经济现代化的基础。
因此，机器视觉对于世界经济的发展将越来越重要。
”二、机器视觉与图像采集的研究的现状国外机器视觉发展的起点难以准确考证，其大致的发展历程是：在机器视觉发展的历程中，有3个明显的标志点，一是机器视觉最先的应用来自“机器人”的研制，也就是说，机器视觉首先是在机器人的研究中发展起来的；二是20世纪70年代CCD图像传感器的出现，CCD摄像机替代硅靶摄像是机器视觉发展历程中的一个重要转折点；三是20世纪80年代CPU、DSP等图像处理硬件技术的飞速进步，为机器视觉飞速发展提供了基础条件。
国内机器视觉发展的大致历程：中国正在成为世界机器视觉发展最活跃的地区之一，其中最主要的原因是中国已经成为全球的加工中心，许许多多先进生产线己经或正在迁移至中国，伴随这些先进生产线的迁移，许多具有国际先进水平的机器视觉系统也进入中国。
对这些机器视觉系统的维护和提升而产生的市场需求也将国际机器视觉企业吸引而至，国内的机器视觉企业在与国际机器视觉企业的学习与竞争中不断成长。
三、机器视觉与图像采集技术在各个领域的应用视觉技术的最大优点是与被观测对象无接触,因此,对观测与被观测者都不会产生任何损伤,十分安全可靠,这是其它感觉方式无法比拟的. 理论上,人眼观察不到的范围机器视觉也可以观察,例如红外线、微波、超声波等,而机器视觉则可以利用这方面的传感器件形成红外线、微波、超声波等图像. 另外,人无法长时间地观察对象,机器视觉则无时间限制,而且具有很高的分辨精度和速度. 所以,机器视觉应用领域十分广泛,可分为工业、科学研究、军事和民用4 大领域.3. 1 工业领域工业领域是机器视觉应用中比重最大的领域,按照功能又可以分成4 类:产品质量检测、产品分类、产品包装、机器人定位. 其应用行业包括印刷包装、汽车工业、半导体材料/ 元器件/ 连接器生产、药品/ 食品生产、烟草行业、纺织行业等.下面以纺织行业为例具体阐述机器视觉在工业领域的应用[9 ] .在纺织企业中,视觉检测是工业应用中质量控制的主要组成部分,用机器视觉代替人的视觉可以克服人工检测所造成的各种误差,大大提高检测精度和效率. 正是由于视觉系统的高效率和非接触性,机器视觉在纺织检测中的应用越来越广泛[10 - 12 ] ,在许多方面已取得了成效.机器视觉可用于检测与纺织材料表面有关的性能指标见表4. 目前主要的研究内容可分为3 大类: 纤维、纱线、织物. 由于织物疵点检测(在线检测) 需要很高的计算速度,因此,设备费用比较昂贵. 目前国内在线检测的应用比较少,主要应用是离线检主要的检测有纺织布料识别与质量评定、织物表面绒毛鉴定、织物的反射特性、合成纱线横截面分析、纱线结构分析等. 此外还可用于织物组织设计、花型纹板、棉粒检测、分析纱线表面摩擦。
《2024年计算机视觉技术应用研究综述》范文
《计算机视觉技术应用研究综述》篇一一、引言计算机视觉技术是人工智能领域的重要组成部分，它以模拟人类视觉感知为核心，通过对图像、视频等视觉信息的处理和分析，实现自动化识别、分析和理解。
随着计算机硬件的飞速发展以及深度学习等算法的持续优化，计算机视觉技术在众多领域中得到了广泛应用。
本文将对计算机视觉技术的基本原理、发展历程、应用领域及研究现状进行综述。
二、计算机视觉技术的基本原理与发展历程计算机视觉技术是通过模拟人眼感知外界的机制，利用计算机及相关设备对图像、视频等视觉信息进行采集、处理、分析和理解的技术。
其基本原理包括图像获取、预处理、特征提取、图像识别等多个阶段。
计算机视觉技术的发展历程可以追溯到上世纪60年代，早期主要依靠图像处理技术对图像进行简单的分析和处理。
随着深度学习等算法的兴起，计算机视觉技术得以快速发展，逐渐实现了对图像的高效识别和理解。
近年来，随着硬件设备的升级和算法的不断优化，计算机视觉技术在识别速度、准确率等方面取得了显著进步。
三、计算机视觉技术的应用领域1. 工业领域：计算机视觉技术在工业领域的应用非常广泛，如机器人视觉、产品质量检测等。
通过计算机视觉技术，可以实现自动化生产线的智能化管理，提高生产效率和质量。
2. 医疗领域：在医疗领域，计算机视觉技术被广泛应用于医学影像分析、病理诊断等方面。
例如，通过深度学习算法对医学影像进行识别和分析，辅助医生进行疾病诊断和治疗。
3. 交通领域：在交通领域，计算机视觉技术被用于智能交通系统、车辆识别等方面。
通过实时监控和识别道路上的车辆和行人，提高交通管理的智能化水平。
4. 军事领域：在军事领域，计算机视觉技术被广泛应用于目标识别、战场监控等方面。
通过高精度的图像识别和分析，提高军事行动的效率和安全性。
5. 其他领域：此外，计算机视觉技术还广泛应用于安防监控、无人驾驶等领域。
在安防监控方面，通过实时监控和识别异常情况，提高安全防范的效率；在无人驾驶方面，通过图像识别和自动驾驶技术，实现车辆的自主驾驶和智能化管理。
机器视觉综述
系统架构设计
设计高效、稳定的系统架构，包括图像采 集、预处理、特征提取、分类识别等模块
，并实现模块间的协同工作。
深度学习框架
引入深度学习框架，如TensorFlow、 PyTorch等，实现复杂的图像识别和分类 任务。
可扩展性和可维护性
考虑系统的可扩展性和可维护性，采用模 块化设计思想，方便后续功能扩展和系统 升级。
镜头选型
根据相机参数和视场要求选择合适的镜头，考虑焦距、光圈、畸变等 因素。
光源及照明方案
针对具体应用场景，设计合适的光源和照明方案，以提高图像质量和 稳定性。
图像采集卡
根据相机接口类型和传输速度选择合适的图像采集卡，确保图像数据 的实时传输和处理。
软件架构设计思路
图像处理算法库
集成常用的图像处理算法库，如OpenCV 等，提供基本的图像处理和计算机视觉功
采集。
图像处理算法研究进展
经典图像处理算法
基于深度学习的图像处理算法
包括滤波、边缘检测、二值化等基础算法 ，为图像处理提供了基本工具。
通过训练神经网络模型实现图像分类、目 标检测等复杂任务，取得了显著成果。
实时图像处理算法
三维图像处理算法
针对实时性要求高的应用场景，研究快速 、高效的图像处理算法，如实时视频流处 理、实时目标跟踪等。
发展历程
机器视觉的发展经历了从模拟图像处理到数字图像处理、从二维图像处理到三维视觉理解、从可见光图像处理到 多光谱图像处理的历程。随着计算机视觉理论的不断完善和计算机技术的飞速发展，机器视觉在工业自动化、智 能检测、遥感图像处理、安全监控、智能交通等领域得到了广泛的应用。
工作原理与核心技术
工作原理
机器视觉系统通过图像摄取装置（如摄像机）将被摄 取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统 ，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化 信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标 的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作 。
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1 机器视觉概念
简单来讲，机器视觉可以理解为给机器加装上视觉装置，或者是加装有视觉装置的机器。
给机器加装视觉装置的目的，是为了使机器具有类似于人类的视觉功能，从而提高机器的自动化和智能化程度。
机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和(/或)控制机器或过程。
2机器视觉系统包括：光路系统、面阵摄像机(CCD)、量化存贮单元、模板库、专用高速处理单元、监视单元等大模块。
其中光路系统由程控光源、变焦伺服机构、自动光圈、光学镜片组等组成。
3主要技术
包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术。
4光源选择
做机器视觉，一定会涉及到光源，它在机器视觉中有重要的作用，直接影响到图像的质量，进而影响到系统的性能。
所以我们说光源起到的作用：就是获得对比鲜明的图像。
图像的质量好坏，也就是看图像边缘是否锐利,具体来说1、将感兴趣部分和其他部分的灰度值差异加大2、尽量消隐不感兴趣部分3、提高信噪比，利于图像处理4、减少因材质、照射角度对成像的影响常用的有LED光源、卤素灯（光纤光源）、高频荧光灯。
先简单介绍一下后面两种。
卤素灯也叫光纤光源，因为光线是通过光纤传输的，适合小范围的高亮度照明。
它真正发光的是卤素灯炮，功率很大，可达100多瓦。
高亮度卤素灯炮，通过光学反射和一个专门的透镜系统，进一步聚焦提高光源亮度。
卤素灯还有一个名字叫冷光源，因为通过光纤传输之后，出光的这一头是不热的。
适合对环境温度比较敏感的场合，比如二次元量测仪的照明。
但它的缺点就是卤素灯炮寿命只有2000小时左右。
高频荧光灯，发光原理和日光灯类似，只是灯管是工业级产品，并且采用高频电源，也就是光源闪烁的频率远高于相机采集图象的频率，消除图像的闪烁。
适合大面积照明，亮度高，且成本较低。
但需要隔一定时间换灯管一定要进口的才过关，国内的高频做的不行，老有闪烁，国外最快可做到60KHz。
5.图像传感器的原理
成像物镜将外界照明光照射下的(或自身发光的)景物成像在物镜的像面上（焦平面）,并形成二维空间的光强分布(光学图像)。
能够将二维光强分布的光学图像转变成一维时序电信号的传感器称为图像传感器。
图像传感器输出的一维时序信号经过放大和同步控制处理后，送给图像显示器，可以还原并显示二维光学图像。
当然，图像传感器与图像显示器之间
的信号传输与接收都要遵守一定的规则，这个规则被称为制式。
例如，广播电视系统中规定的规则称为电视制式（NTSC、PAL、SECAM）,还有其他的一些专用制式。
按电视制式输出的——维时序信号被称为视频信号；本节主要讨论从光学图像到视频信号的转换原理，即图像传感器的原理。
数字图像处理技术与应用数字图像处理亦称计算机图像处理，指将图像信号转换成数字格式并利用计算机进行处理的过程。
这项技术最早出现于20世纪50年代，当时的数字计算机已经发展到一定的水平，人们开始利用计算机来处理图像信息。
而数字图像处理作为一门科学则可追溯到20世纪60年代初期。
]964年，美国喷气推进实验室(JetPropulsionLaboratory)利用计算机对太空船发回的月球图像信息进行处理，收到明显的效果。
不久，一门称为“数字图像处理”的新学科便从信息处理、自动控制、计算机科学、数据通信、电视技术等学科中脱颖而出，成为专门研究图像信息的崭新学科。
数字图像处理的主要内容数字图像处理技术涉及数学、计算机科学、模式识别、人工智能、信息论、生物医学等多种学科，是一门多半科交叉应用技术。
图像技术内容十分丰富，例如图像获取、图像编码压缩、图像存储与传输、图像变换、图像合成、图像增强、图像复原与重建、图像分割、目标检测、图像表示与描述、图像配准、图像分类与识别、图像理解、场景分析与理解、图像数据库的建立、索引与检索以及综合利用等图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，以获得所需的客观信息。
图像分析通过边缘检测、区域分割、特征抽取等手段将原来以像素描述的图像变成比较简洁的对目标的描述。
(7)图像识别图像识别是数字图像处理的重要研究领域。
图像识别方法大致可分为统计识别法、句法(结构)识别法和模糊识别法。
统计识别法侧重于图像的特征，可以用Baycs分类器、人工神经网络、支持向量机来实现；句法识别侧重于图像模式的结构，可以通过句法分析或对应的自动机来实现；而模糊识别法则主要是将模糊数学方法引入图像识别，从而简化识别系统的结构，提高系统的实用性和可靠性，可更广泛，更深入地模拟人脑认识事物的模糊性。
(8)图像理解图像理解的重点是在图像分析的基础上进一步研究图像中各目标的性质及其相互间的联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解释，从而指导和规划行为。
图像理解属于高层操作，所操作的对象是从描述中抽象出来的符号，其处理过程和方法与人类的思维推理有许多类似之处。
数字图像处理方法，数字图像处理方法大致可以分为两大类，即空间域处理法(或称空域法)和变换域处理法(或称频域法)。
(1)空域法空域法把图像看作是平面中各个像素组成的集合，然后直接对其进行相应的处理。
空域法主要有：邻域处理法。
涉及梯度运算、拉普拉斯算子运算、平滑算子运算和卷积运算。
点处理法。
涉及灰度处理、面积、周长、体积、重心运算等。
(2)变换域法变换域法则首先要对图像进行正交变换，得到变换系数阵列，然后再进行各种处理，处理后再逆变换到空间域，得到处理结果。
这类处理主要包括滤波、数据压缩、特征提取等。
（1）在工业检测中的应用目前，机器视觉已成功地应用于工业检测领域，大幅度地提高了产品的质量和可靠性，保证了生产的速度。
例如产品包装，印刷质量的检测，饮料行业的容器质量、饮料填充、饮料瓶封口检测，木材厂木料检测，半导体集成块封装质量检测，卷钢质量检测，关键机械零件的工业CT等。
在海关，应用X射线和机器视觉技术的不开箱货物通关检验，大大提高了通关速度，节约了大量的人力和物力。
在制药生产线上，机器视觉技术可以对药品包装进行检测，以确定是否装入正确数量的药粒。
（2）在农产品分选中的应用我国是一个农业大国，农产品十分丰富，对农产品进行自动分级，实行优质优价，以产生更好的经济效益，其意义十分重大。
如水果，根据颜色、形状、大小等特征参数；禽蛋，根据色泽、重量、形状、大小等外部特征；烟叶，根据其颜色、形状、纹理、面积等
进行综合分级。
此外，为了提高加工后农产品的品质，对水果的坏损部分、粮食中混杂的杂质、烟叶茶叶中存在的异物等都可以机器视觉系统进行检测并准确去除。
随着工厂化农业的快速发展，利用机器视觉技术对作物生长状况进行监测，实现科学浇灌和施肥，也是一种重要应用。
（3）在机器人导航和视觉伺服系统中的应用赋予机器人视觉是机器人研究的重要课题之一，其目的是要通过图像定位、图像理解，向机器人运动控制系统反馈目标或自身的状态与位置信息，使其具有在复杂、变化的环境中自适应的能力。
例如机械手在一定范围内抓取和移动工件，摄像机利用动态图像识别与跟踪算法，跟踪被移动工件，始终保持其处于视野的正中位置。
（4）在医学中的应用在医学领域，机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析，主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对X射线透视图、核磁共振图像、CT图像进行适当叠加，然后进行综合分析；还有对其它医学影像数据进行统计和分析，如利用数字图像的边缘提取与图像分割技术，自动完成细胞个数的计数或统计，这样不仅节省了人力，而且大大提高准确率和效率。
图X 医学影像融合分析图X 细胞个数统计（5）其它方面在闭路电视监控系统中，机器视觉技术被用于增强图像质量，捕捉突发事件，监控复杂场景，鉴别身份，跟踪可疑目标等，它能大幅度地提高监控效率，减少危险事件发生的概率。
在交通管理系统中，机器视觉技术被用于车辆识别、调度，向交通管理与指挥系统提供相关信息。
在卫星遥感系统中，机器视觉技术被用于分析各种遥感图像，进行环境监测、地理测量，根据地形、地貌的图像和图形特征，对地面目标进行自动识别、理解和分类等。