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基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试系统 金属板表面自动控伤系统 汽车车身检测系统 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，传输给中央管理系统，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。 医疗图像分析：血液细胞自动分类计数、染色体分析、癌症细胞识别等。 瓶装啤酒生产流水线检测系统：可以检测啤酒是否达到标准的容量、啤酒标签是否完整 大型工件平行度、垂直度测量仪：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。 螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件：以频闪光作为照明光源，利用面陈和线陈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。 
如果机器人需要和外界环境进行交互，那么机器人首先必须要感知周围的环境。机器视觉是最为常用的一种感知周围环境的方法。这里，我们将简单介绍机器视觉领域一些基本的概念。机器视觉是一个庞大的领域，这里我们将仅仅介绍其在工业机器人中的应用。通过本文的介绍，我们将可以自己构建一个简单的机器视觉系统，举例来说，我们可以通过图像确定室内物体的位置，并且确定物体的形状等。进一步的，机器视觉可以与机器人动力学相结合，从而可以操纵机器人完成一些特定的任务，如物体的搬运、抓取等。首先，我们将讨论图像形成的几何原理，进而可以掌握现实世界中实际物体与它们在图像中表示的关系。然后，我们将讨论如何确定上述关系中的一些关键参数。然后，将上述图像进行分割，从而得到图像中的背景描述以及物体描述。进一步的，我们将讨论图像中存在多个物体的情况。最后，我们将学习利用图像中物体投影的位置确定现实世界中物体的实际位置。
机器视觉工业应用广泛，主要具有四个功能：1、引导和定位：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。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，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。2、外观检测：检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。说机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。3、高精度检测：有些产品的精密度较高，达到01~02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。4、识别：就是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。
图像识别应用图像识别，是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。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。图像检测应用检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统;印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等;玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。视觉定位应用视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。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，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。物体测量应用机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。物体分拣应用实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣
