随着深度学习、三维视觉技术、高精度成像技术和机器视觉互联技术的发展，机器视觉的性能优势进一步提升，应用领域也向多维拓展。我们来看看机器视觉的主要应用领域。
一、机器视觉
1.机器视觉起源于20世纪50年代。Gilson提出了“光流”的概念，并在相关统计模型的基础上发展了逐像素计算模型，标志着二维图像统计模型的发展。
2./视觉就是用机器代替人眼进行测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品将捕获的物体转换成图像信号，然后传输到专门的图像处理系统，获取捕获物体的形状信息，并根据像素分布、亮度、颜色等信息转换成数字信号。图像系统对这些信号执行各种操作，提取目标的特征，然后根据识别结果控制现场设备的动作。
二、机器视觉的主要应用领域
1.汽车制造业
以前汽车制造质量主要靠三坐标测量，效率低，费时，数据缺乏，只能离线测量。机器视觉引入了非接触式测量技术，逐步发展为固定式在线测量站和机器人柔性在线测量站，可以严格监测人体尺寸的波动，提供数据支持。
/蓝光扫描测量和表面pcb缺陷检测等视觉测量方法可以进行更精确的测量，并对车身的基本特征尺寸、装配效果和缺陷进行高精度监控。多种监控和测量方法相结合，确保生产零件的零缺陷和车辆制造的高质量。
2.图像识别
图像识别，简单来说就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，识别各种物体和目标。
/条形码识别是图像识别的一种。在商品的生产过程中，厂家将大量的数据存储在一个小小的条形码中，对商品进行管理。随着机器视觉图像识别的应用越来越广泛，各种材料表面的条形码变得非常容易识别、读取和检测，提高了现代化水平，降低了生产成本，大大提高了生产效率。
3.电子业
业内电子元器件体积小，质量标准高，最适合使用机器视觉系统进行pcb缺陷检测。同时，电子产品需求量大，生命周期短，带动了机器视觉市场的需求。
/机器视觉主要应用于消费电子领域，如pcb缺陷检测、零件和整机外观检查、装配指导等。以改变传统人工目视检查方法易漏检、时间长、速度慢、成本高等缺点。
/利用机器视觉，操作人员可以及时得到反馈，判断印刷工艺的好坏，从而达到防伪的目的，这对提高生产效率和良品率非常重要。
4.物体分类
在机器视觉的应用中，物体分类的应用是继识别和检测之后的一个环节。机器视觉系统用于处理图像，利用机械手对产品进行分类。
之前的生产线都是人工将材料放入注塑机，然后进行下一道工序。现在采用自动物料分拣设备，利用机器视觉系统对产品图像进行采集、分析和输出，然后由机器人将相应的物料放置在固定的位置，实现了工业生产的智能化、自动化和现代化。
机器视觉功能很少被视为一个孤立的系统，而是作为整个自动化系统或设备的有机组成部分。它与运动控制、逻辑控制、数据采集、企业数据库管理等功能相互配合，充分发挥其优势。
为了打通视觉与各种信息系统之间的通道，实现系统之间的互联互通，制定数据接口、通信协议等基础通用标准，机器视觉的推广将是产业发展的必然趋势。