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、车牌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，具体体现在车牌识别、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。

在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁i共振、超声波、激光、Ｘ射线、γ射线等对人体检查记录的图像，再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，后得出相关信息，对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常，并进行有效治i疗发挥了重要的作用。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像，如Ｘ射线反映的是骨骼组织，机器视觉检测，核磁i共振影像反映的是有机组织图像，而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析。

机器视觉检测设备具有非接触、、自动化等特点，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。机器视觉适用于大批量生产过程中的测量、检查和辨识，如：零件装配完整性，装配尺寸精度，零件加工精度，位置/角度测量，零件识别，特性/字符识别等，几乎每个行业都可以用到机器视觉检测技术，具有十分巨大的市场发展空间。

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