机器视觉的出现，无疑在很大程度上促进了生产自动化的发展，大幅度提高了生产效率。机器视觉可以满足在不适合人工作业或是人力无法满足需求的环境下，完成对产品的检测和监控。同时，机器视觉也可以弥补在大批量工业生产中，人工检测精度低的漏洞，它可以长时间持续工作，并能稳定准确的获取图像。正是由于机器视觉相对拥有绝对性的优势，因此被广泛地应用于监控监测、成品检验和质量控制等众多自动化生产过程。下面，就来举例看一下几个基于机器视觉基础上的工业应用系统。

其一，金属表面缺陷划痕检测系统。对金属表面缺陷的检测能力一直是比较薄弱的，使用人工检测，精度不高而且效率低下，使用控针检测，精度有所提高，但是在检测过程中，却有可能会带来新的划痕。针对这些问题，我们可以看出金属表面的检测需要的是一种精度高的非接触性技术，而机器视觉技术恰恰能够满足其检测要求。金属表面缺陷划痕检测系统利用机器视觉技术在生产过程中，可以迅速准确的对金属表面进行自动检测，同时，非接触式测量避免了与检测物体的直接接触，兼具高效率、高精度、更安全等优势。

其二，汽车车身检测系统与仪表板总成智能集成测试系统。汽车车身检测系统是机器视觉应用中比较典型的一个例子，车身检测要求精度非常高，通过人工根本无法满足检测需求，但是具备高准确度的自动化机器视觉技术就可以进行操作。汽车车身检测系统系统是由62个测量单元组成的，而每个测量单元又包括了一台激光器和CCD相机，通过校准车身的精确位置，检测车身分为的288个测量点。除了车身外，车辆仪表板的检测也是非常重要的，如果采用人工检测的话容易出现大误差，而对于车辆安全来说可能就是致命的缺陷了。仪表板总成智能集成测试系统利用机器视觉技术实现了对仪表板总成自动化、高精度、高质量的高速检测，相比人工检测达到了检测效率的飞跃。

除了上面几个主要应用系统外，还有利用机器视觉技术对交通进行实时监控的智能交通管理系统;利用机器视觉图像处理技术对纸币质量进行检测的纸币印刷质量检测系统;利用机器视觉CCD探测系统对大型工件进行的测量的型工件平行度、垂直度测量仪等等。由于机器视觉的应用实在是太过广泛了，根本无法一一进行介绍，但是，仅是这几个主要的介绍，相信大家对机器视觉的优势都能有一定的了解。总之，工业生产与机器视觉是密不可分的。

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