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伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。机器视觉检测系统与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉检测强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。

机器视觉检测主要是对图像进行识别，因此机器视觉在人脸识别、***识别等方面得到大量运用。以智能交通行业为例，机器视觉具有成本低、稳定性强、准确性高、应用范围广等优点，目前已经在国内外高速公路和公路的交通监控系统中得到了广泛的应用，具体体现在***识别、车身颜色识别、车型识别、违i章识别、车流量统计、流量控制等，在工业应用中，也有视觉点胶机，视觉机器人等一系列的设备，为广大企业主开源节流起了很大的帮助。

视觉检测早使用于工业制作范畴。通过视觉检测的主动识别功用，许多流水线上具有高度重复性的检测工作都能够不再依托人来完成，大大进步了检测功率和精度。机器视觉体系基本的特色就是进步出产的灵活性和主动化程度。在一些不适于人工作业的***工作环境或许人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉检测来代替人工视觉。机器视觉检测技能的使用更多是为了进步出产功率，下降人力本钱。因而，工业出产和办理中的某些人工环节正逐步被机器人代替。

机器视觉是一种比较复杂的系统。因为大多数系统监控对象都是运动物体，系统与运动物体的匹配和协调动作尤为重要，所以给系统各部分的动作时间和处理速度带来了严格的要求。在某些应用领域，例如机器人、飞行物体导致等，对整个系统或者系统的一部分的重量、体积和功耗都会有严格的要求。自动视觉识别检测目前已经用于产品外形和表面缺陷检验，如木材加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。