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。通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，自动化视觉检测设备，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率。机器视觉检测凭借它自动化、客观、非接触和的特点已经完代替人工来检测这些单一、重复性的程序。

机器视觉检测在工业机器人和服务机器人上的区别，首先就是应用场景。在工业机器人的环境里，计算机视觉看到的场景是相对单一，但服务机器人的应用场景就要复杂很多。场景之外，便是精度方面。在工业机器人里面，计算机视觉的辨识精度一定是在毫米级以下的，包括静态的辨识精度和动态的辨识精度，静态指的是相机或者观测物品相对处在一个静止的状态，它这个时候的辨识精度取决于相机的分辨率，包括物品的边缘是否清晰，差异化是否很明确，这个时候精度甚至可以达到微米级以下，服务机器人大部分的精度并不会很高，可能会在厘米级以上。

机器视觉系统是多种技术和产品的结合体，它包括传感器、光源、图像采集系统（相机）、图像处理系统、控制警报系统、控制执行系统等单元体系，因此，凡从事任何单元或以这些单元为基础提供整合系统的人都是在从事机器视觉。具体来说，包括硬件部件制造、软件开发、设备制造、系统集成、部件或系统代理经销人员或单位都是在从事机器视觉。

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