机器视觉中的模式识别技术应用广泛，主要包括以下几个方面：
1. 图像识别：
物体识别：通过训练模型或使用预训练的模型，机器视觉可以识别图像中的特定物体，如车辆、人脸、文字等。
场景识别：机器视觉能够分析和判断图像中的场景，实现目标检测、图像搜索等功能。
二维码识别：二维码识别是目前使用最为普遍的模式识别应用之一，通过扫描二维码，可以快速获取和处理信息。
2. 特征提取与匹配：
特征提取：机器视觉技术可以提取图像的特征，如颜色、纹理、形状等，这些特征用于后续的分类、识别等任务。
图像匹配：通过比较图像的特征，机器视觉可以进行图像匹配，识别相似的图像或物体。
3. 字符与文本识别：
字符识别：机器视觉能够识别和理解图像中的字符信息，如手写汉字、印刷体文字等。
文本分类：对大量的文本进行分类，如新闻分类、邮件分类等，这也是模式识别在机器视觉中的一个重要应用。
4. 其他高级应用：
目标跟踪：机器视觉可以实现目标的实时跟踪，这在监控、安防等领域有广泛应用。
3D视觉处理：机器视觉还支持三维视觉处理，可以进行三维物体的识别、测量等任务。
人脸识别：通过人脸图像识别技术可以进行身份认证、犯罪侦查等任务，这是机器视觉在模式识别中的又一重要应用。
机器视觉中的模式识别技术应用多样且广泛，涵盖了图像识别、特征提取与匹配、字符与文本识别以及其他高级应用等多个方面。这些技术为人们的生活和工作带来了极大的便利，提高了效率和准确性。
