在机器视觉应用领域中，主要还是电子制造业为主，其次为汽车、制药等行业。它的主要三大功能分别是： 1.检测： 检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工较多的环节。比如电子行业的半导体晶圆检测、制造业的表面划痕检测、汽车行业的面板印刷质量检测、印刷行业的色差检测、医疗行业的药瓶封装缺陷检测、食品行业的外观封装检测等。 2.识别： 利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等应用较多。比如工业生产过程中的物料配送、分拣、条码扫描和物流行业中的快件分拣等。 3.定位： 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。比如在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定。尺寸检测设备采用机器视觉检测技术检测产品尺寸是目前先进的检测技术。安徽GPU机器视觉
机器视觉实现的过程如下：采集图像→图像预处理→轮廓匹配→位置补正→螺纹检测→数据判断→数值显示。如下图，利用我们自主研发的软件就可以轻松检测出螺丝的圈数为5圈。总结：在视觉检测中，处理的过程一般包括图像输入、图像定位、检测工具、输出结果。在本次案例中，图像定位的工具是轮廓匹配与位置补正，检测工具是螺纹检测，结果是显示螺纹的圈数。在应用的过程中，要灵活的运用各工具之间的搭配使用，才能做到融汇贯通，熟能生巧。黑龙江高性能机器视觉厂家机器视觉的发展趋势:产品小型化。
IO模块是输出机器视觉系统运算结果和数据的模块。基于PC的机器视觉系统可将接口分为内部接口与外部接口，内部接口只要负责系统将信号传到PC机的高速通讯口，外部接口完成系统与其他系统或用户通讯和信息交换的功能。智能相机则一般利用通用IO与高速的以太网完成对应的所有功能。显示模块可以认为是一个特殊的用户IO，他可以使用户更为直观的检测系统的运行过程。基于PC的机器视觉系统中可以直接通过PCI总线将系统的数据信息传输到显卡，并通过VGA接口传到计算机屏幕上。单独处理的智能相机通常则通过扩展液晶屏幕和图像显示控制芯片实现图像的可视化。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统极广地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以极大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。有些人使用人工智能技术，这也是为用户定义的缺陷类别进行自我学习。
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。Color检测：一般而言，从彩色CCD相机中获取的图像都是RGB图像。也就是说每一个像素都由红（R）绿（G）蓝（B）三个成分组成，来表示RGB色彩空间中的一个点。问题在于这些色差不同于人眼的感觉。即使很小的噪声也会改变颜色空间中的位置。所以无论我们人眼感觉有多么的近似，在颜色空间中也不尽相同。基于上述原因，我们需要将RGB像素转换成为另一种颜色空间CIELAB。目的就是使我们人眼的感觉尽可能的与颜色空间中的色差相近。多项技术之间做到相互协调应用，才能构成一个成功的工业机器视觉系统。云南工业控制机器视觉缺陷检测
机器视觉，就是用机器代替人眼来做测量和判断。安徽GPU机器视觉
机器视觉中的光源主要起到如下的作用：照亮目标，提高亮度；形成有利于图像处理的效果；克服环境光干扰，保证图像稳定性；用作测量的工具或参照物。一幅好的图像应该具备如下条件：对比度明显，目标与背景的边界清晰；背景尽量淡化而且均匀，不干扰图像处理；与颜色有关的还需要颜色真实，亮度适中，不过度曝光。机器视觉定位如何在线检测螺丝、螺母的缺陷：工业4.0时代，针对市场零件生产越来越趋于精密化，而用人成本不断增高，人工效率及稳定性也不高，误检、漏检比率高。在目前的市场，推出基于机器视觉的检测方法，检测原理是通过CCD相机拍照，软件进行图像分析，这种方法高效、高速、非接触的检测。安徽GPU机器视觉
