机器视觉可以说是通往工业自动化系统灵魂的窗口。从对象/条形码识别，产品检查，外部难看的尺寸测量到机械臂/传输设备的定位，这是可以使用机器视觉技术的阶段，因此其应用范围非常广泛，行业应用领域更加广泛令人眼花。

机器视觉图像识别应用

图像识别是使用机器视觉来处理，分析和理解图像，以各种不同方式识别目标和对象。图像识别在机器视觉行业中最典型的应用是二维代码的识别。二维码是我们通常使用的最常见的条形码之一。在这个小的二维代码中存储了大量的数据信息，并且通过条形码来跟踪产品。机器视觉系统可以方便识别和读取各种材料外观的条形码，大大提高了现代化生产的效率。

机器视觉图像检查应用

检查是机器视觉行业中最重要的应用之一。光学筛选机几乎需要检测所有产品，而人工检查存在很多问题。手动检查的准确性低。如果您长时间工作，则精度甚至更高。保证，并且检测速度慢，这很容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测中的应用也非常广泛，例如光学图像筛选机，例如硬币边缘字符的检测。

在印刷过程中进行颜色注册和颜色比较检查，包装过程中饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条形码和字符识别等；玻璃瓶缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测也涵盖了药用玻璃瓶的类别。也就是说，机器视觉还涉及医学领域。其主要检测包括尺寸检测，瓶身外部难看的缺陷检测，瓶肩缺陷检测，瓶口检查等。

机器视觉视觉定位应用

视觉定位要求机器视觉系统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，设备需要根据通过机器视觉获得的芯片位置信息来调整拾取头，准确地拾取芯片并进行绑定。这是机器视觉行业中视觉定位的最基本应用。

机器视觉对象测量应用

视觉定位要求机器视觉系统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，设备需要根据通过机器视觉获得的芯片位置信息来调整拾取头，准确地拾取芯片并进行绑定。这是机器视觉行业中视觉定位的最基本应用。

机器视觉对象分类应用

实际上，对象分类的应用是基于识别和检测后的链接，并且图像通过机器视觉系统进行处理以实现分类。在机器视觉工业应用中，它通常用于食品分类，外观有缺陷的零件的自动分类以及棉纤维分类。