在生产线上，从产品识别、条码识别、产品检测、外观尺寸/缺陷检测、设备定位等技术可以充分发挥其能力的阶段，机器视觉的应用范围也很广，从简单的数字识别到生产线，再到先进的人工智能，真是眼花缭乱。

图像识别是利用机器视觉对图像进行求解、分析和理解，从而以各种不同的方式确定总体目标和目的。图像识别在机器视觉行业中最典型的应用是二维码的识别，二维码是应用较为广泛的条形码之一。这里的小二维码存储了大量的数据信息，跟踪管理方法是根据条码进行的。根据机器视觉系统软件，各种材料表面的条形码可以容易地识别和加载，进一步提高了智能制造的高效率。

检测是机器视觉行业最关键的应用之一。基本上所有的商品都要检验。然而，人工检查有许多缺点。人工检查准确率低。长时间工作，精度无法保证，检验速度慢，很容易危及整个加工过程的高效率。因此，机器视觉在图像检测中的应用也非常普遍，比如硬币边缘识别器的检测。在2001年10月新发售的第五套人民币中，一元硬币的一面完善了防伪标志功能。由于对加工过程的严格控制，在铸币的最终过程中安装了目测系统软件；包装印刷全过程的套印定位和颜色检查，包装全过程的饮料瓶盖包装印刷质量检验，包装设计中的条码和图像识别等。玻璃瓶缺陷检测。机器视觉对系统玻璃瓶的缺陷检测也包括药用玻璃瓶的范围。换句话说，机器视觉也涉及到制药行业，其关键检测包括规格检测、瓶体外部缺陷检测、瓶肩缺陷检测、瓶塞检测等。

视觉定位规定机器视觉系统软件能够快速准确地找到被测零件并确定其位置。在半导体封装行业中，机械设备必须根据机器视觉获得的集成电路的位置信息来调整拾取头，准确拾取集成电路并进行关联，这是机器视觉工业生产行业中视觉定位最基本的应用。

机器视觉工业应用的主要特点是其非接触测量技术，具有高精度、高速运行的相同特点，但非接触、无损伤，消除了精确触摸测量带来的二次损伤的安全隐患。常见的精密测量应用包括传动齿轮、连接器、汽车零部件、IC元器件引脚、麻花钻、罗定外螺纹检测等。

事实上，物体的快速分类应用是在识别和检测之后的后期创建的，图像是根据机器视觉系统软件求解的，以完成快速分类。常用于食品的快速分拣、零件表面缺陷的自动快速分拣、棉毛化纤的快速分拣等。

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在生产线上，从产品识别、条形码识别、产品检验、外观尺寸/缺陷检验和设备定位，如机械臂和传动装置.

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