随着工业自动化的普及程度越来越高，机器视觉的应用范围也不断扩展。虽然目前仍旧有许多人不清楚机器视觉到底是什么，但是它早已在各个领域影响着我们的生活与工作。

　　下面就为大家列举几个常见的机器视觉应用。

　　一、物体分拣

　　物体分拣是一件具有高度重复性的工作，需要将海量的物体一个个捡取出来，再根据不同的属性放置到指定的位置。

　　传统的人工分拣，不仅速度慢，还容易出错，因此近年来利用机器视觉的自动分拣技术开始在工厂和仓库快速普及开来。

　　其中最广为人知的就是物流运输行业的包裹分拣，利用机器视觉读码判断出包裹的目的地，再通过传送带或者机器人将包裹运送至指定地点进行装车运输。

　　可以说近年来物流行业配送效率快速提升和包裹运送失误率大幅降低，主要归功于机器视觉的应用。

　　二、图像检测

　　对于电路板检测、纸币检测等精密产品的检测，人眼检测不仅效率低下，而且检测结果的准确性也极难保障。

　　机器视觉的应用不仅极大的提升了图像检测效率，而且检测结果也更精准。

　　因为机器视觉的应用，错版的纸币在市场上越来越少见，偶尔出现一张也会马上被炒至天价，从这里也不难看出机器视觉检测的准确性。

　　三、物体测量

　　传统的测量方法都是接触式测量，不但效率低下，还可能会对一些精密的零部件造成损伤。

　　机器视觉在这方面的优势主要表现在非接触式测量上，不用接触，避免了损坏被测物品的可能，而一次性多方位测量技术相较于人工测量，在效率上的提升也尤为明显。

　　因为机器视觉的应用，高端精密仪器的制造水平飞速提升，而售价却在不断下降，市场进一步扩大。

　　四、视觉定位

　　在我们拿起一个东西前，我们的眼睛已经对其进行了准确的定位，所以我们的双手才可以精准的拿起它。

　　同理机器视觉应用在进行动作指令前也需要精准的定位自身和物体的位置。

　　通过机器视觉，工业机器人可以快速确定被搬运物品的大小尺寸和位置距离，进而准确地抓取到被搬运物品，将其运送到指定位置。

　　五、图像识别

　　简单来说，图像识别就是利用机器视觉处理、分析和理解图像中各种各样的对象和目标。

　　其中最常见的应用就是识别各种字符和条码二维码，例如快消品在出厂之前进行的生产日期批号，条形码二维码等检测项目，都属于基础的图像识别领域。

　　包括现在许多车企正在推进的自动驾驶，也是基于机器视觉的图像识别功能。

       По мере популярность промышленной автоматизации растет, область применения машинного зрения также расширяется. Хотя многие люди до сих пор не знают, что такое машинное зрение, но оно уже влияет на нашу жизнь и работу во всех областях.

        Вот несколько распространенных приложений для машинного зрения, которые для всех. 

         1. Сортировка объектов 

       Сортировка объектов - работа с высокой мультиплетностью. Необходимо отобрать большое количество объектов один за другим, а затем разместить их в определенном месте в соответствии с различными атрибутами. 

        Традиционная ручная сортировка не только медленна, но и подвержена ошибкам. Поэтому в последние годы технология автоматической сортировки с использованием машинного зрения начала быстро распространяться на заводах и складах. 

       Наиболее известным из них является сортировка посылок в логистической и транспортной отрасли, которая использует машинное зрение для считывания кода и определения места назначения посылки, а затем транспортирует посылку в указанное место с помощью конвейерной ленты или робота для погрузки и транспортировки. 

        Можно сказать, что в последние годы быстрое повышение эффективности распределения в логистической отрасли и значительное снижение частоты ошибок при доставке посылок в основном обусловлено применением машинного зрения. 

         2. Обнаружение изображения 

       Для тестирования прецизионных изделий, таких как тестирование печатных плат и банкнот, проверка зрения человека не только неэффективна, но и очень трудно гарантировать точность результатов тестирования. 

        Применение машинного зрения не только значительно повышает эффективность тестирования изображений, но и делает результаты тестирования более точными. 

        Из-за применения машинного зрения неправильнопечатающие банкноты становятся все более редкими на рынке, и иногда они сразу же продаются по заоблачным ценам. Отсюда нетрудно убедиться в точности тестирования с помощью машинного зрения. 

        3. Измерение объекта 

       Все традиционные методы измерения - это контактные измерения, которые не только неэффективны, но и могут привести к повреждению некоторых прецизионных деталей. 

        Преимущества машинного зрения в этом отношении проявляются главным образом в бесконтактном измерении, которое не требует контакта, что позволяет избежать возможности повреждения тестируемого объекта, а также в технологии одноразового разнонаправленного измерения, при которой по сравнению с ручным измерением повышение эффективности также особенно очевидно. 

        Благодаря применению машинного зрения уровень производства высокопрецизионны приборов высокого класса быстро возрос, но цены на них постоянно снижаются, а рынок продолжает расширяться. 

        4. Визуальное позиционирование 

       Прежде чем мы возьмем что-то в руки, наши глаза точно определяют положение предмета, поэтому наши руки могут точно взять его. 

        Аналогичным образом, приложениям машинного зрения также необходимо точно определять местоположение самих себя и объектов, прежде чем выполнять инструкции к действию. 

        С помощью машинного зрения промышленные роботы могут быстро определять размер и расстояние расположения предметов, подлежащих транспортировке, а затем точно захватывать их и транспортировать в указанное место. 

        5. Распознавание изображений 

       Проще говоря, распознавание изображений - это использование машинного зрения для обработки, анализа и понимания различных объектов и целей на изображениях. 

       Одним из наиболее распространенных применений является идентификация различных символов, штрих-кодов и QR- кодов, таких как быстро расходуемые продукции перед выпуском на заводе даты производства и номер партии, штрих-коды и QR- коды и других элементов тестирования, которые относятся к базовой области распознавания изображений. 

       Включая автономное вождение, которое сейчас продвигают многие автомобильные компании, оно также основано на функции машинного зрения, позволяющей распознавания изображения.