机器视觉是一种技术，它通过计算机和算法实现对图像或视频的分析、处理、识别和理解，目的是模拟人眼的视觉系统，让计算机能够像人一样“看懂”图像和视频，并从中提取出有用的信息。这项技术的应用非常广泛，涵盖了多个领域，下面我们将详细介绍机器视觉的一些主要应用领域。
工业检测
在工业检测方面，机器视觉利用其非接触、速度快、精度合适、现场抗干扰能力强等优点得到了广泛应用。例如，自动视觉识别检测已经被用于产品外形和表面缺陷检验，如木材加工检测、金属表面视觉检测、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。这些检测识别系统属于二维机器视觉，技术已经较为成熟，其基本流程是用一个摄像机获取图像，对所获取的图像进行处理及模式识别，检测出所需的内容。
医学辅助诊断
在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁共振、超声波、激光、X射线、γ射线等对人体检查记录的图像，然后利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，最后得出相关信息，对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常，并进行有效治疗发挥了重要作用。
交通监控
在交通监控领域，机器视觉的应用起到了非常重要的作用。例如，在重要的十字路口安装摄像头，可以利用摄像头的快速拍照功能，实现对违章、逆行等车牌的车牌进行自动识别、存储，以便相关工作人员进行查看。
桥梁检测
在桥梁检测领域，传统的检测方法如人工检测法和桥检车法存在速度慢、效率低、漏检率高、实时性差等问题。而基于机器视觉的检测方法则是利用CCD相机获取桥梁表观图片，然后运用计算机处理后自动识别出裂缝图像，并从背景中分离出来然后进行裂缝参数的计算的方法。这种方法具有便捷、直观、精确、非接触、再现性好、适应性强、灵活性高、成本低廉的优点，能解放劳动力，排除人为干扰，具有很好的应用前景。
其他应用
除了上述应用领域外，机器视觉还在其他领域有所应用。例如，在虚拟现实应用中，机器视觉可以用于飞机驾驶模拟器的开发；在智能驾驶训练中，机器视觉可以帮助车辆识别道路标志和障碍物；在产品检测中，机器视觉可以用于检测产品的尺寸和外观缺陷。
机器视觉是一项多领域交叉的技术，它的应用不仅提高了生产效率和产品质量，还降低了人为错误的发生率。随着技术的不断发展，机器视觉的应用前景将更加广阔。
