随着中国制造业的蓬勃发展，机器视觉行业也在中国市场度过了发展的最初时期，不仅国际知名品牌纷纷在中国开展业务，中国本土的企业也逐渐兴起，如今，人们对于机器视觉的认识更加深刻，对于它的看法也发生了很大的转变。随着机器视觉技术成熟与发展，我们不难发现其应用范围越加的广泛，由起初的电子制造业和半导体生产企业，发展到了包装，汽车，交通和印刷等多个行业。

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机器视觉系统提高了生产的自动化程度，让不适合人工作业的危险工作环境变成了可能，让大批量、持续生产变成了现实，大大提高了生产效率和产品精度。快速获取信息并自动处理的性能，也同时为工业生产的信息集成提供了方便。

从原理上机器视觉系统主要由三部分组成：图像的采集、图像的处理和分析、输出或显示。包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。只有这些技术的相互协调应用才能构成一个完整的机器视觉应用系统。

根据这些领域，我们大致可以概括出机器视觉工业的五大典型应用，这五大典型应用也基本可以概括出机器视觉技术在工业生产中能够起到的作用。

图像识别应用。

 图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。 

图像检测应用

 检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛，例如：硬币边缘字符的检测。2000年10月新发行的第五套人民币中，壹圆硬币的侧边增强了防伪功能，鉴于生产过程的严格控制要求，在造币的最后一道工序上安装了视觉检测系统；印刷过程中的套色定位以及较色检查、包装过程中的饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等；玻璃瓶的缺陷检测。机器视觉系统对玻璃瓶的缺陷检测，也包括了药用玻璃瓶范畴，也就是说机器视觉也涉及到了医药领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。 

视觉定位应用

 视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。 

物体测量应用

 机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。 

物体分拣应用

 实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。

目前, 机器视觉最大应用领域：电子及半导体领域，高性能、精密的专业设备制造领域中机器视觉的应用十分广泛，比较典型的是国际范围内最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体行业，从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，都依赖于高精度的视觉测量对于运动部件的引导和定位。在国际市场上，半导体制造行业对于机器视觉的需求占全行业市场需求的40%-50%。

在电子制造领域，小到电容、连接器等元器件，大到手机键盘、PC主板、硬盘，在电子制造行业链条的各个环节，几乎都能看到机器视觉系统的身影。机器视觉按应用功能划分，主要是四个方面：测量、检测、识别、定位。在检测环节中，3C自动化设备应用最高，有70%的机器视觉单位应用在该环节，在实际应用中，机器视觉检测系统可以快速检测排线的顺序是误，电子元器件是否错装漏装，接插件及电池尺寸是否合规等。

具体来看，机器视觉在电子制造领域的应用主要是引导机器人进行高精度PCB定位和SMT元件放置，还有表面检测，主要应用在PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMT表面贴装、SPI锡膏检测、回流焊和波峰焊等。

在汽车领域主要是装配的在线检测和零部件的离线检测，还有表面检测，比如面板印刷质量检测、字符检测、精密测量、工件表面缺陷检测、自有曲面检测等。

随着产业化的发展对机器视觉的需求将呈上升趋势，嵌入式开发定制商朗锐智科（www.lrist.com）认为，随着产业化的发展特别半导体的发展，机器视觉特殊的图像处理技术在高端产业的应用将呈上升趋势，嵌入式的产品所体现的优越性将是板卡式所无法比拟的，随着技术的发展，板卡式机器视觉产品在某些领域的应用逐渐被嵌入式的产品所替代。