所以，機器視覺技術被普遍用于產品檢測中，在制造環節中，某些過程的缺失或許加工缺陷會導致零部件的丟掉，以及孔洞、污漬、劃痕等常見的外表缺陷，這些工業出產中遇到的問題，都可以通過視覺檢測及算法來處理。

圖像辨認

在工業領域中的主要運用有條形碼讀取、二維碼掃描辨認等，以往多用NFC標簽等載體進行信息讀取，需要與產品進行近間隔接觸。

跟著工業攝像機等硬件設備的翻新換代，二維碼等標識可以被遠間隔讀取和辨認，而且攜帶的信息很豐厚，可以將全部產品信息寫入二維碼，而無需聯網查詢信息。

變焦相機截取條碼印象與其他可視化信息，以控管產品品質。

智能制造需求大，技術市場齊展開

可以預見跟著機器視覺與機器人的深化融合，可視機器人將在未來十年內占有智能配備領域重要一席之地。

目前，我國的機器視覺工作正處于快速展開階段，是國際機器視覺展開很活潑的地區之一。

獲益于配套基礎設施不斷完善、制造業全體規模持續擴展、智能化水平不斷提高、方針利好等要素，我國機器視覺市場需求不斷增加。

據數據顯現，2018年我國機器視覺市場規模初次超越100億元。跟著工作技術提升、產品運用領域很普遍，未來機器視覺市場將進一步擴展，預計2019年市場規模將近125億元。

跟著工業視覺在詳細度和重復性上的優勢以及中心技術的不斷完善，工業視覺的下游運用領域也不斷拓展：

在汽車工作，簡直全部的系統和零部件制造流程均可收益；

醫療器械和制藥工作，產品質量的高要求也需要機器視覺進行參加；

食品飲料領域，機器視覺能幫助企業快速完成產品的準確檢測，跟上出產線的速度，降本提效......

智能制造離不開機器視覺，具有“眼睛”的自動化檢測設備將為新時代制造業供應很優質、可靠的本錢和質量保證。