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。智能视觉检测在工业中的应用为表面缺陷检测提供了一种新的解决方案。山东AI机器视觉解决方案
全景视觉系统由球面反射系统组成，其中全景视觉系统提供大视角的环境信息，双目立体视觉系统和激光测距仪检测近距离的障碍物，清化大学的朱志刚使用一个摄像机研制了多尺度视觉传感系统POST,实现了双目注视、各方位环视和左右两侧的时代全景成像，为机器人提供了导航。全景视觉系统具有全景视觉系统视场范围大的优点，同时又具备双目视觉系统精度高的长处，但是该类系统配置复杂，费用比较高。机器视觉是个前途无量的行业，目前，中国本土公司在电子行业已占有一席之地，但大多都是定位项目，在检测方面，还有待加强。甘肃无风扇机器视觉自动化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。
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。
机器视觉的应用主要有检测和机器人视觉两个方面：⒈检测：又可分为高精度定量检测（例如显微照片的细胞分类、机械零部件的尺寸和位置测量）和不用量器的定性或半定量检测（例如产品的外观检查、装配线上的零部件识别定位、缺陷性检测与装配完全性检测）。⒉机器人视觉：用于指引机器人在大范围内的操作和行动，如从料斗送出的杂乱工件堆中拣取工件并按一定的方位放在传输带或其他设备上（即料斗拣取问题）。至于小范围内的操作和行动，还需要借助于触觉传感技术。3D激光位移传感器可对您的产品进行3D检测，以优化产品质量。
机器视觉边缘检测算法步骤：
1、滤波： 边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算
对噪声比较敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能。需要指出，大多数滤波器在降低噪声的同时也导致了边缘强度的损失，因此，增强边缘和降低噪声之间需要折中。 2、增强： 增强边缘的基础是确定图像各点邻域强度的变化值。增强算法可以将邻域(或局部)强度值有明显变化的点突显出来。边缘增强一般是通过计算梯度幅值来完成的。
3、检测： 在图像中有许多点的梯度幅值比较大，而这些点在特定的应用领域中并不都是边缘，所以应该用某种方法来确定哪些点是边缘点。较简单的边缘检测判据是梯度幅值阈值判据。
4、定位： 如果某一应用场合要求确定边缘位置，则边缘的位置可在子像素分辨率上来估计，边缘的方位也可以被估计出来。 机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。天津多显机器视觉**
机器视觉系统检测设备也逐渐取代了人工检测。山东AI机器视觉解决方案
机器视觉系统分辨率达到2448×2048，动态检测精度可以达到0.02mm；⒍废品漏检率为0；本系统可通过显示图像监视检测过程，也可通过界面显示的检测数据动态查看检测结果；具有对错误工件及时准确发出剔除控制信号、剔除废品的功能；系统能够自检其主要设备的状态是否正常，配有状态指示灯；同时能够设置系统维护人员、使用人员不同的操作权限；⒑实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像，具有能够存储和实时察看错误工件图像的功能；⒒能生成错误结果信息文件，包含对应的错误图像，并能打印输出。山东AI机器视觉解决方案
