纸币印刷质量检测系统：该系统利用图像处理技术，通过对纸币生产流水线上的纸币20多项特征（号码、盲文、颜色、图案等）进行比较分析，检测纸币的质量，替代传统的人眼辨别的方法。智能交通管理系统：通过在交通要道放置摄像头，当有违章车辆（如闯红灯）时，摄像头将车辆的牌照拍摄下来，传输给中心管理系统，系统利用图像处理技术，对拍摄的图片进行分析，提取出车牌号，存储在数据库中，可以供管理人员进行检索。金相分析：金相图象分析系统能对金属或其它材料的基体组织、杂质含量、组织成分等进行精确、客观地分析，为产品质量提供可靠的依据。机器视觉是在计算机、电子工程等学科基础上发展起来的一个新的研究方向。云南工业控制机器视觉设备
工业产品表面缺陷可以说是对产品本身质量的严重影响，那么企业如何避免一些表面缺陷，进而控制质量呢?质量控制一直是生产企业面临的很大问题。传统的人工检测不止价格昂贵、容易疲劳、容易缺陷检测等缺点，而且难以适应高速生产系统，因此，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。目前，机器视觉缺陷检测系统融合了许多在机器视觉领域的先进技术应用，并迅速整合了创新的检测理念。根据自动装卸机制，可以实现分工或单站检测。山东BOX机器视觉公司机器视觉技术比较复杂，极大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。
机器视觉检测未来的发展趋势有以下几个方向：
1、光源与成像：机器视觉中优良的成像是第1步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的第1个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，比较多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。
2、重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别比较多时候较难，这也是比较多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。
3、对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。
4、嵌入式解决方案发展迅猛，智能相机性能与成本优势突出，嵌入式PC会越来越强大。模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期。
特征提取辨识：一般布匹检测（自动识别）先利用高清晰度、高速摄像镜头拍摄标准图像，在此基础上设定一定标准；然后拍摄被检测的图像，再将两者进行对比。但是在布匹质量检测工程中要复杂一些：图像的内容不是单一的图像，每块被测区域存在的杂质的数量、大小、颜色、位置不一定一致。杂质的形状难以事先确定。由于布匹快速运动对光线产生反射，图像中可能会存在大量的噪声。在流水线上，对布匹进行检测，有实时性的要求。由于上述原因，图像识别处理时应采取相应的算法，提取杂质的特征，进行模式识别，实现智能分析。机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理。
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。此外还有：自动光学检查；人脸识别；无人驾驶汽车；产品质量等级分类；印刷品质量自动化检测；文字识别；纹理识别；追踪定位等机器视觉图像识别的应用。机器视觉特点：摄像机的拍照速度自动与被测物的速度相匹配，拍摄到理想的图像。视机器视觉产品帮助您提高质量、消除错误并降低成本。河北GPU机器视觉缺陷检测
机器视觉未来势必会在人们的日常生活中起到很大的作用。云南工业控制机器视觉设备
机器视觉照明：如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。云南工业控制机器视觉设备
