1. 图像识别
二维码识别：机器视觉系统可以方便地对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。
2. 图像检测
产品质量检测：机器视觉系统可以用于检测产品的缺陷和指标，如边缘字符的检测、印刷过程中的套色定位及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查等。
半导体检测：ADC视觉检测系统在半导体显示行业中的应用，实现了高精度、无间断的缺陷识别，提升了生产效率和自动化程度。
3. 视觉定位
芯片定位：在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉系统获取的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定。
4. 物体测量
非接触测量：机器视觉系统具有高精度和高速度的性能，且为非接触测量，避免了接触测量可能造成的二次损伤隐患。具体应用包括手机背板翘曲度检测、打印机打印质量检测、服装标签检测等。
5. 物体分拣
食品分拣：通过机器视觉系统将图像进行处理，实现食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
机器视觉在无人驾驶中的应用
1. 障碍物检测
安全性保障：机器视觉系统在自动驾驶中的主要应用之一是障碍物检测，准确率是车辆自动驾驶过程中安全性的重要保证。
2. 环境感知
多传感器融合：机器视觉系统与其他传感器（如雷达、激光雷达）结合，提供更全面的环境感知能力，帮助车辆更好地理解和应对复杂的驾驶环境。
3. 路径规划
实时决策：通过机器视觉系统获取的图像信息，车辆可以实时进行路径规划和决策，确保行驶的安全性和高效性。
4. 交通标志识别
法规遵守：机器视觉系统可以识别交通标志和信号灯，帮助车辆遵守交通法规，减少违章行为。
5. 行人检测
行人保护：机器视觉系统可以检测行人和其他移动物体，提前采取避让措施，保护行人安全。
机器视觉技术在制造业和无人驾驶领域都有广泛的应用。在制造业中，它主要用于图像识别、图像检测、视觉定位、物体测量和物体分拣，显著提高了生产效率和产品质量。在无人驾驶中，它则主要用于障碍物检测、环境感知、路径规划、交通标志识别和行人检测，确保了车辆的安全性和可靠性。
