（一）汽车制造过程中的机器视觉应用
生产效率提升方面
在汽车从制造到装配的流水线工作中，存在大量高度重复性工作。人工操作时，操作人员易疲劳，导致视觉质量效率和准确性低。而机器视觉可大大提高生产效率和自动化程度。例如在汽车冲压、焊装、涂装、总装四大生产工业中，机器视觉可对输送链的拉伸变化量进行实时测量，当拉伸发生变化时能及时反应，让厂商及时维修或更换，避免耽误生产，节省人力检查链条老化的工作时间。
成本控制方面
培养一个合格的操作工人，企业要花费大量人力物力，且达到熟练操作水平还需要大量时间。机器视觉只要前期机检设计、调试、操作得当，操作简单且设置灵活，就可长期连续使用，保证产品质量和生产效果，从而控制成本。
适应特殊环境方面
在一些特殊工业环境中，如存在振动、湿度、粉尘等恶劣条件，人工视觉可能威胁操作人员人身安全，而机器视觉检测可以适应这些环境，在汽车生产过程中发挥作用。
在零部件和动力电池制造中的检测应用
在汽车零部件和新能源汽车动力电池制造中，机器视觉检测可用于测量零件的长、宽、高、直径等尺寸，也可用于检测零件的表面缺陷，如划痕、裂纹、缺损等。对于动力电池，它能测量其长度、高度、宽度等尺寸，并检测诸如毛刺、损坏/泄漏、极片折叠、边缘密封中的异物、突起、、凹痕、划痕/压痕、污垢和表面褶皱等缺陷。
汽车生产中的多方面检测应用
机器视觉系统在汽车生产加工的整个过程中有广泛应用，包括车身打刻号码的检测、配件长度宽度的测量、混线生产时的车型检测等。
（二）自动驾驶汽车中的机器视觉应用
车道保持和自动驾驶
通过摄像头和图像处理，自动驾驶汽车可以识别道路标志、车道线和交通信号，以维持车辆在正确的车道上行驶。
交通信号识别
机器视觉系统能够检测并识别交通信号，以便自动驾驶汽车能够遵守交通规则，如停车、加速和减速。
目标跟踪
通过连续图像处理，机器视觉系统可以跟踪其他车辆或行人的运动，以便更好地与它们互动。
夜间视觉
机器视觉系统可以使用红外摄像头和其他传感器来提供夜间或恶劣天气下的视觉能力。
二、车内视觉差原理
（一）硬件故障影响视觉差
车灯问题
车灯作为汽车视觉系统的一部分，如果出现故障，例如灯泡损坏、灯光亮度不均匀等，会影响驾驶员对前方道路状况的观察，造成视觉差。因为驾驶员依赖车灯照明来获取视觉信息，车灯故障会使可视范围、亮度对比度等发生变化，从而干扰正常的视觉判断。
后视镜故障
后视镜若出现损坏，如镜片破裂、角度调整失灵等情况，会改变驾驶员观察后方和侧方车辆、路况的视角和视野范围，产生视觉差。正常的后视镜为驾驶员提供准确的后方和侧方视觉信息，故障时这些信息会失真，影响驾驶安全判断。
摄像头故障（如果车辆配备相关视觉辅助系统）
摄像头用于采集车辆周围环境信息，一旦出现故障，如镜头模糊、图像传感器损坏等，所提供的视觉图像会出现错误或者
（二）电气系统问题导致视觉差
电气系统故障对视觉系统的影响
汽车的电气系统是视觉系统的支撑，如果电气系统出现故障，可能会导致视觉系统的功能受到影响。例如电路短路可能使车灯闪烁或者熄灭，影响照明效果；电气系统的故障也可能导致摄像头、后视镜的电动调节功能失效等，从而造成视觉差。因为这些视觉设备依赖电气系统正常供电和控制信号传输来正常工作，电气系统故障会破坏这种正常工作状态，进而影响视觉信息的获取和判断。
（三）驾驶员因素与视觉差
视力问题
驾驶员自身视力不佳，如近视、远视、散光等，在没有佩戴合适矫正眼镜的情况下，会对车内仪表盘、车外道路环境等视觉信息的获取产生偏差，形成视觉差。不同视力问题会导致驾驶员看到的物体清晰度、形状、距离判断等出现错误，影响驾驶操作。
注意力不集中
驾驶员在驾驶过程中如果注意力不集中，如使用手机、疲劳驾驶等，会对视觉信息的接收和处理产生影响。即使视觉系统正常工作，驾驶员也可能忽略一些重要的视觉信息，如交通信号、前方车辆的刹车灯等，这种主观上的注意力分散会造成类似视觉差的效果，影响驾驶安全。
（四）环境因素影响视觉差
恶劣天气条件
在雨、雾、雪等恶劣天气条件下，光线的散射、折射等物理现象会影响驾驶员的视觉。例如雨水会模糊车窗玻璃，降低可视度；雾天会使能见度大大降低，驾驶员难以清晰辨别道路标志、其他车辆等；雪天的白色背景也会影响视觉对比度，干扰驾驶员对路况的判断，产生视觉差。
道路条件影响
在夜间行驶时，光线较暗，车灯照明范围和强度有限，会使驾驶员的视觉受到限制，产生视觉差。弯道行驶时，由于视角的变化，驾驶员对弯道内侧和外侧的视觉判断也会受到影响，可能错误估计弯道曲率和与路边障碍物的距离等情况。
