随着自动化行业发展，机器视觉技术的应用已经十分广泛。例如在自动化制造行业中，用机器视觉测量、检测工件的各种尺寸参数，工业视觉检测系统，如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等，不但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品做出在线实时判定和分拣，应用十分普遍。基于机器视觉技术的检测系统具有成本低、精度高、安装简易等优点。再加上功能强大的视觉软件，易于调整，灵活方便，且测量数据可存储，便于建立统计分析，便于快速发现问题，解决问题，是行业检测技术的。

机器视觉处理多年来一直存在于卷积神经网络的应用中，这些算法能够从传感器的输入的数据提取有用的信息。对于场景的分析CNN是非常的，能够分辨出很多对象如汽车、人、动物、道路标志、道路交叉点、路边标志（物体），能够确定场景中的相关现实对象。所有这些操作都是实时的，只要传感器部分设置完成后，后续的融合/决策操作就会发生。无论是一个还是所有传感器（LIDAR（激光探测与测量）、雷达、摄像头、红外传感器）的输入数据有所改变，系统就会立刻做出i佳的决策。

在人眼视觉中，图像是为人眼所见并欣赏的，因此图像通常需要做到清晰、细致、色彩丰富且美观。而在机器视觉检测中，图像则需提供足够的信息，例如边缘、形状、大小等，用于算法读取并理解。人眼视觉和机器视觉并无孰优孰劣之分，因为两者服务于不同的目的和应用。视觉检测的优势，非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。

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