中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。基于机器视觉的智能集成测试系统，改变了这种现状，实现了对仪表板总成智能化、全自动、高精度、快速质量检测，克服了人工检测所造成的各种误差，极大提高了检测效率。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。机器视觉的应用相当普及，主要集中在电子、汽车、冶金、食品饮料、零配件装配及制造等行业。机器视觉系统在质量检测的各个方间已经得到极广的应用。机器视觉用边缘检测技术来确定轮廓线。吉林GPU机器视觉自动化检测
机器视觉在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高的分拣效率，减少人工劳动。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。甘肃工业控制机器视觉OEM厂家机器视觉实时显示检测画面，中文界面，可以浏览几次不合格品的图像。
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。
随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提拣效率，减少人工劳动。在智能输出的测试结果，这也是为测试结果，我们可以使用外部报警灯或其他外部报警设备提示。
机器视觉技术比较复杂，很大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程，从而用计算机加以模拟。但尽管每一个正常人都是“视觉**”，却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。因此建立机器视觉系统是十分困难的任务。可以预计的是，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越普遍的应用。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。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。湖北GPU机器视觉设备
机器视觉系统可再分为：采集和分析分开的系统。吉林GPU机器视觉自动化检测
在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。3D机器视觉大多用于水果和蔬菜、木材、化妆品、烘焙食品、电子组件和医药产品的评级。它可以提高合格产品的生产能力，在生产过程的早期就报废劣质产品，从而减少了浪费节约成本。这种功能非常适合用于高度、形状、数量甚至色彩等产品属性的成像。吉林GPU机器视觉自动化检测
