机器视觉用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如极小二乘法匹配之类的数值计算程序。视机器视觉产品应用范围也越来越广。山东人工智能机器视觉自动化检测
汽车车身检测系统：汽车公司汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测，是机器视觉系统用于工业检测中的一个较为典型的例子，该系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括一台激光器和一个CCD摄像机，用以检测车身外壳上288个测量点。汽车车身置于测量框架下，通过软件校准车身的精确位置。测量单元的校准将会影响检测精度，因而受到特别重视。每个激光器/摄像机单元均在离线状态下经过校准。同时还有一个在离线状态下用三坐标测量机校准过的校准装置，可对摄像顶进行在线校准。湖南多显机器视觉公司机器视觉系统对被测物表面进行高速及自动拍照后，数据传输到计算机进行处理，找出有缺陷产品。
为了保证塑料件的产品质量满足生产要求，通常需要对工件进行两个方向的检测：尺寸测量和缺陷检测。机器视觉检测系统是非接触测量，对产品的尺寸和缺陷检测是完全可靠的，特别是对于运动过程中物体的检测，机器视觉系统采用CCD工业摄像机采集产品的图像，然后将其转换成图像信号，传输给专属的图像处理系统。根据像素分布、亮度、颜色等信息，将其转换为数字信号;图像系统对这些信号进行各种操作，提取目标的特征，然后根据识别结果控制现场设备动作。
螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件：以频闪光作为照明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。轴承实时监控：视觉技术实时监控轴承的负载和温度变化，消除过载和过热的危险。将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。金属表面的裂纹测量：用微波作为信号源，根据微波发生器发出不同波涛率的方波，测量金属表面的裂纹，微波的波的频率越高，可测的裂纹越狭小。机器视觉系统可以通过图像拼的方法或者通过折反射光学元件实现。
随着计算机技术的发展；出现了基于机器视觉技术的表面缺陷检测技术。这种技术的出现，极大提高了生产作业的效率，避免了因作业条件，主观判断等影响检测结果的准确性，实现能更好更精确地进行表面缺陷检测，更加快速的识别产品表面瑕疵缺陷。机器视觉技术的应用更多是为了提高生产效率，降低人力成本。因此，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器人代替。当今工业生产制造，由于科学技术的限制仍然主要采用人工检测的方法去检测产品表面的缺陷，这种方法由于人工的限制和技术的落后，不要检测产品的速度慢、效率低下，而且在检测的过程中容易出错，从而导致了检测结果的不合格。用机器视觉检测方法可以较大提高生产的效率和自动化程度。安徽工业控制机器视觉产品方案
机器视觉特点：废品漏检率为0。山东人工智能机器视觉自动化检测
机器视觉软件选型要点：
1、编程和操作方便 简练、直观的图形界面是简单运用和设置的要害。当今机器视觉商品之间的主要区别在于他们的图形接口。接口大概从“设置”和“操作”这两方面来评估。对一个工程师来讲，它大概十分复杂，而关于一个操作者来说应十分简单。
2、像素精度 视觉体系的分辩率是体系能分辩的较小特征。例如，“1”的视觉规模(FOV)运用一个640x480像素的计算机图象将得到1/640的分辩率或0.00156’’。实际上，机器视觉算法具有亚像素的才能。也就是说，这些算法可以丈量或得出比一个像素更小的单位。 山东人工智能机器视觉自动化检测
