机器视觉应用领域：典型应用之一“物体分拣”在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，结合机械臂的使用实现产品分拣。典型应用之二“图像检测”在具体的应用上，比较常见的比如，硬币字符检测、电路板检测等。以及人民币造币工艺的检测，对精度要求特别高，检测的设备也很多，工序复杂。此外还有机器视觉的定位检测，饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题，还有产品的条码字符的检测识别，玻璃瓶的缺陷检测、以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。典型应用之三“物体测量”机器视觉工业应用较大的特点就是其非接触测量技术，由于非接触无磨损，所以避免了接触测量可能造成的二次损伤隐患。

机器视觉应用领域：
1.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。
2.图像检测应用检测是机器视觉工业领域主要的应用之一，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。
3.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。
4.物体测量应用机器视觉工业应用主要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。

机器视觉的应用及功能：
1、识别功能：机器视觉可用于对一维码及二维码的解码、光学字符的识别与确认、颜色及形状的识别等；
2、缺陷检测：机器视觉可以用于对产品表面进行精密检测，包括目标方向及位置检测，产品表面的压伤、破损、刮伤、脏污检测，印刷表面的瑕疵检测等；
3、产品测量：机器视觉可以在非接触情况下，对产品尺寸进行精密测量，以确定产品外观尺寸方面的误差；
4、视觉定位：机器视觉采用先进的图像视觉检测技术，对高速运动的工业产品进行实时全面的视觉定位分析，此功能主要用于自动装配及生产；
5、机器人引导：当前工业机器人已经大范围应用于自动化流水线中，机器人在操作过程中，需要通过机器视觉系统实时了解工作环境的变化，相应调整动作以保证任务的正确完成。
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