導讀：眾所周知，如今隨著科技不斷的發展與進步，現如今各行業都開始引進自動化設備來提高自身的生產效率。隨著工業4.0的到來，機器視覺技術在工業自動化中逐漸起著十分重要的地位，機器視覺技術的不斷創新，推動了工業自動化行業的進步。

機器視覺技術從的應用范圍：

1.圖像識別應用

圖像識別，是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業領域中最典型的應用就是二維碼的識別了，二維碼就是我們平時常見的條形碼中最為普遍的一種。將大量的數據信息存儲在這小小的二維碼中，通過條碼對產品進行跟蹤管理，通過機器視覺系統，可以方便對各種材質表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現代化生產的效率。

2.圖像檢測應用

檢測是機器視覺工業領域最主要的應用之一，幾乎所有產品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，人工檢測準確性低，長時間工作的話，準確性更是無法保證，而且檢測速度慢，容易影響整個生產過程的效率。因此，機器視覺在圖像檢測的應用方面也非常的廣泛，例如：硬幣邊緣字符的檢測。2000年10月新發行的第五套人民幣中，壹圓硬幣的側邊增強了防偽功能，鑒于生產過程的嚴格控制要求，在造幣的最后一道工序上安裝了視覺檢測系統;印刷過程中的套色定位以及較色檢查、包裝過程中的飲料瓶蓋的印刷質量檢查，產品包裝上的條碼和字符識別等;玻璃瓶的缺陷檢測。機器視覺系統對玻璃瓶的缺陷檢測，也包括了藥用玻璃瓶范疇，也就是說機器視覺也涉及到了醫藥領域，其主要檢測包括尺寸檢測、瓶身外觀缺陷檢測、瓶肩部缺陷檢測、瓶口檢測等。

3.視覺定位應用

視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確地找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領域，設備需要根據機器視覺取得的芯片位置信息調整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。

4.物體測量應用

機器視覺工業應用最大的特點就是其非接觸測量技術，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

5.物體分揀應用

實際上，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個環節，通過機器視覺系統將圖像進行處理，實現分揀。在機器視覺工業應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。

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