机器视觉检测是用机器代替人眼来进行测量和判断。机器视觉检测是指通过机器视觉产品（即图像采集设备，分为CMOS和CCD）将捕获的目标转换成图像信号。根据图像的像素分布和亮度、颜色等信息，经专门的图像处理系统转换成数字信号。成像系统对这些信号进行各种操作，提取目标的特征，然后根据识别结果控制现场设备的运动。

在工业4.0时代，机器视觉可以说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物体条码字符识别检测、产品外观缺陷检测、外观尺寸测量到机器臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台，因此其应用范围非常广泛，行业应用领域更加耀眼。

1. 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，以识别各种模式下的目标物体。图像识别在机器视觉产业领域典型的应用就是对二维码的识别，二维码是我们平时常见的条码之一。大量的数据信息存储在这个小小的二维码中，通过条码跟踪产品管理，通过机器视觉系统，可以轻松识别各种物料表面的条码读取，大大提高了现代生产效率。

2. 图像检测应用

检测是机器视觉行业重要的应用之一，几乎所有的产品都需要进行检测，而人工测试有很多弊端，人工测试精度低，工作时间长，精度得不到保证，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中的应用也非常广泛，如：印刷过程中的颜色定位和颜色对比检验、包装过程中饮料瓶盖的印刷质量检验、产品包装上的条码和字符识别、玻璃瓶缺陷检测等。机器视觉系统对于玻璃瓶缺陷的检测，也包括了医用玻璃瓶的范围，也就是说，机器视觉还涉及到医学领域，其主要检测包括尺寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩缺陷检测和瓶口检测等。

3. 视觉定位应用

机器视觉系统需要快速、准确地定位被测零件。在半导体封装领域，器件需要根据机器视觉获得的芯片位置信息调整拾取头，精确地拾取芯片并进行绑定，这是视觉定位在机器视觉行业中基本的应用。

4. 物体测量应用

机器视觉工业应用的特点是其非接触测量技术，其也具有高精度和高速性能，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、连接器、汽车部件、IC元件引脚、螺纹检测等。

5. 对象排序应用程序

实际上，物体分选的应用是基于对某一环节的识别和检测，通过机器视觉系统对图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中，常用于食品分拣、零件表面缺陷自动分拣、棉纤维分拣等。