图像识别应用
二维码识别：利用机器视觉对图像进行处理和分析，以识别各种不同模式的目标和对象，如常见的条形码中的二维码。这种应用可以大大提高现代化生产的效率。
图像检测应用
边缘字符检测：用于提高生产过程中的自动化程度和检测精度，例如第五套人民币中壹元的侧边防伪功能的检测。
玻璃瓶缺陷检测：包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测等，涉及医药领域。
视觉定位应用
半导体封装领域：设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定。
物体测量应用
非接触测量技术：具有高精度和高速度的性能，例如齿轮、接插件等的测量。
物体分拣应用
食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣：通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。
行业应用案例
汽车行业
接插件生产：要求生产效率和成品尺寸精度都较高，视觉系统能够对工件的实施24小时在线检测。
电子行业
IC表面字符识别：及管脚数目的检查、长短脚的判别、管脚间距离的检测。
包装行业
包装袋表面条码读取：和生产日期的检测，药片生产中外形及其包装情况的检查。
实际案例分析
零部件测量：包括长度测量、角度测量等，精度可达1/1000mm。
生产线质量检测：如印刷是否正确、外形及尺寸检查等。
未来发展趋势
统一开放的标准：是机器视觉发展的原动力，预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。
以上技术和预测展示了机器视觉技术在未来的广阔应用前景和发展趋势。
