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基于机器视觉的表面缺陷检测技术研究随着制造业的发展，表面缺陷对于产品质量的影响越来越大。
为了确保生产出高质量的产品，表面缺陷检测成为了制造业的重要环节。
传统的表面缺陷检测方式主要依靠人工目视检测，但这种方式存在诸多不足，例如效率低、费时费力，而且还可能存在漏检或误检等问题。
因此，基于机器视觉的表面缺陷检测技术被越来越多地应用于工业生产中。
本文将深入探讨机器视觉技术在表面缺陷检测中的应用及其研究进展。
一、机器视觉技术概述机器视觉技术是指利用计算机和相关光学设备对目标进行自动识别、跟踪、分析和处理的一种技术。
机器视觉技术包括图像采集、图像预处理、特征提取与分析、分类识别等步骤。
通过这些步骤，机器视觉可以实现对各种目标的快速、准确、自动化的识别和处理。
在表面缺陷检测中，机器视觉技术主要应用于图像采集和特征提取与分析等方面。
利用机器视觉技术采集样品的图像后，通过对图像进行预处理和特征提取与分析，可以得到样品的表面特征，进而对样品的缺陷进行识别和分析。
二、机器视觉在表面缺陷检测中的应用1.图像采集图像采集是机器视觉技术在表面缺陷检测中的第一步。
通常使用的设备有相机、扫描仪等。
在采集图像时，需要注意光线和背景的影响。
为了能够得到清晰的图像，可以采用适当的光源和背景色。
此外，还可以利用特殊的滤镜或反光板等工具来提高图像质量。
2.图像预处理在采集图像后，需要对图像进行预处理，以便更好地分析和处理图像。
图像预处理包括图像滤波、增强、去噪等步骤。
其中，图像滤波可以去除图像中的噪声和不必要的细节，图像增强可以提高图像的对比度和清晰度，而图像去噪则可以去除图像中的干扰信号和虚假特征。
3.特征提取与分析特征提取和分析是机器视觉技术中最关键的步骤之一。
特征提取与分析主要是通过对图像的边缘、纹理、颜色和形状等特征进行分析和提取，从而确定样品的缺陷。
特征提取与分析的关键在于如何选择和提取有效的特征。
常用的特征提取方法有基于颜色、纹理、形状和边缘等方法，这些方法可以在一定程度上提高特征的效果和准确率。
基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术研究导言近年来，随着机械工业的不断发展，对机械零部件尺寸测量技术的要求也越来越高。
传统的人工测量虽然能够满足一定的需求，但其存在的主观性和不稳定性仍然是主要问题。
为了解决这一问题，基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术应运而生。
本文将探讨基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的研究现状和未来发展趋势。
一、技术原理基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术是利用计算机和摄像设备对机械零部件进行图像采集和处理，通过图像处理算法获取零部件的尺寸信息。
其技术原理主要分为图像采集、图像处理和尺寸测量三个步骤。
图像采集是基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的第一步。
通过高分辨率摄像设备对机械零部件进行拍摄，获取清晰的图像。
高分辨率的摄像设备能够提供更多的图像信息，有助于提高尺寸测量的准确性。
图像处理是基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的核心步骤。
通过图像处理算法对采集到的图像进行分析和处理，去除图像中的噪声和干扰，提取出零部件的边缘特征。
常用的图像处理算法包括边缘检测、二值化、轮廓提取等。
尺寸测量是基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的最终目标。
通过对图像处理后的图像数据进行尺寸计算，得到机械零部件的尺寸信息。
常用的尺寸测量方法包括长度测量、宽度测量、直径测量等。
二、研究现状基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术已经在工业领域得到广泛应用。
目前，研究人员主要集中在算法改进、设备优化和测量系统的智能化方面进行研究。
在算法改进方面，研究人员提出了许多新的图像处理算法和尺寸测量方法。
例如，基于边缘检测和霍夫变换的尺寸测量方法可以提高测量的准确性和稳定性。
另外，利用深度学习技术进行图像处理和尺寸测量也成为研究热点。
这些算法的出现极大地推动了基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的发展。
在设备优化方面，研究人员致力于提高摄像设备的性能和精度。
高分辨率、高帧率的摄像设备能够提供更多的图像信息，从而提高尺寸测量的准确性。
基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究共3篇基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究1基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术研究随着科技的不断进步，TFT-LCD屏已经广泛应用于电子产品中，如手机、电视、电脑等。
然而，由于其制造过程中存在多种不可避免的因素，如尘埃、残留物等，会导致一些缺陷出现在屏幕上，从而影响到其质量和使用效果。
其中，mura缺陷是一种最为常见的缺陷，通常表现为屏幕表面出现不均匀的亮度和色彩等问题。
为了保证产品质量和客户体验，需要对TFT-LCD屏进行缺陷检测。
本文探讨了一种基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术。
机器视觉是一种以计算机视觉算法为基础的视觉系统，它可以对图像进行快速而准确的分析和处理。
在TFT-LCD屏的mura缺陷检测中，机器视觉可以实现快速定位、准确识别缺陷，并进行有效的分类处理。
具体来说，该技术主要包含以下几个步骤：第一步是图像采集。
使用高分辨率相机或显微镜等设备采集TFT-LCD屏的图像，并将其转换成数字信号。
第二步是预处理。
将图像进行去噪、平滑和灰度化等处理，以消除噪声、提高图像质量和降低复杂度。
第三步是特征提取。
将处理后的图像进行特征提取，如亮度、颜色、对比度等，以获取重要的信息。
第四步是缺陷检测。
提取到特征向量后，可以利用支持向量机、卷积神经网络等算法进行分类，并进行缺陷检测。
第五步是结果分析。
根据测试结果分析缺陷类型、分布范围、严重程度等，并进行记录和报告，为后续处理提供依据。
在具体实现过程中，需要考虑多种因素。
例如，图像采集设备的选择与配置、人工干预的影响、算法准确度等。
同时，在算法方面还需要进一步提高检测的速度和准确度，以满足不同应用场景的需要。
总的来说，基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术具有快速、准确、可靠的优点，可以有效地提升产品质量和客户体验。
未来，我们可以进一步拓展应用领域，如面板制造、电子产品检测等，为智能制造和智慧生活提供更多的支持综上所述，基于机器视觉的TFT-LCD屏mura缺陷检测技术是一种重要的质检方法，具有高效、准确、可靠的优点。
基于机器视觉的卷烟质量检测技术研究一、引言随着经济的快速发展，消费者对生活品质的要求越来越高。
卷烟作为一种广泛使用的日用品，其质量更是受到广泛关注。
目前，众多卷烟生产企业为了提高产品的安全和质量，不断研究开发卷烟质量检测技术，实现对产品质量的准确检测和控制。
机器视觉作为一种高精度的传感器技术，具有成本低、检测速度快、专业性强的优点，因此已广泛应用于各个领域的质量检测和控制中。
本文将介绍基于机器视觉的卷烟质量检测技术，包括其工作原理、关键技术和应用现状等方面。
二、基于机器视觉的卷烟质量检测技术工作原理基于机器视觉的卷烟质量检测技术的工作原理是将卷烟制成的香烟通过特定的传感器，如相机等，获取其图像信息，并对其进行处理和分析，从而实现对卷烟质量的检测和控制。
该技术主要涉及卷烟滤嘴长度、烟支外观、烟丝纹理、烟丝密度等多项检测指标，检测过程主要分为以下几个步骤：1.图像采集：利用高分辨率相机等设备，对卷烟进行图像采集，获取原始图像信息。
2.图像增强：对原始图像进行相关的算法处理和图像增强，使卷烟图像更加清晰和鲜明。
3.图像分割：将卷烟图像中的烟支和滤嘴进行分离，为后续的分析和处理提供数据基础。
4.特征提取：对卷烟图像进行特征提取和分析，包括线性检测、纹理检测、形状检测、颜色检测等，以获取烟支长度、烟丝密度、烟丝纹理等多项参数。
5.检测判定：根据前期提取的多项特征参数，利用相关算法进行判断和检测，判断卷烟是否符合质量标准。
6.数据输出：将检测的数据结果输出给相关监控系统，实现数据监测和控制。
三、基于机器视觉的卷烟质量检测技术的关键技术1.图像处理技术：图像处理技术是实现卷烟质量检测的最基础和关键的技术。
图像增强、分割和特征提取等方面，需要利用专业的算法和大量的数据进行实现。
2.烟支和滤嘴的自动分离技术：将卷烟图像中的烟支和滤嘴准确地分离出来，是卷烟质量检测技术中的关键技术之一。
烟支和滤嘴分离技术可以利用形态学、边缘检测、区域生长等算法进行实现。
基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析在现代制造业中，产品质量检测与缺陷分析是至关重要的环节。
而随着技术的不断进步和发展，基于机器视觉的产品质量检测方法取得了显著的成果。
机器视觉技术利用计算机视觉和图像处理技术，通过相机和传感器等设备对产品进行检测和分析，能够自动识别产品的缺陷并给出准确的判定结果，极大地提高了产品质量的稳定性和生产效率。
本文将重点探讨基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析的技术原理、应用场景以及未来发展趋势。
首先，基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析的基本原理是通过采集待检测产品的图像信息，然后将其传输给计算机进行处理和分析。
该技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取以及缺陷检测与分析等步骤。
其中，图像采集环节是关键，需要利用高分辨率的相机、传感器等设备，确保清晰、准确地获取产品的图像信息。
图像预处理环节是对采集到的图像进行滤波、去噪、增强等处理，去除图像的干扰，提高图像的质量。
特征提取环节是通过分析图像中的特征点、轮廓、纹理等信息，提取出与产品缺陷相关的特征。
最后，缺陷检测与分析环节是利用机器学习算法、模式识别技术等方法，对提取到的特征进行分析和判定，识别出产品的缺陷类型和位置，并给出相应的评估结果。
基于机器视觉的产品质量检测与缺陷分析在广泛的应用场景中发挥着重要作用。
首先，在制造业中，该技术可用于对产品外观、尺寸、颜色等方面的缺陷进行检测和分析，保障产品质量达到标准要求。
其次，在食品、医药等行业中，该技术可以用于检测产品的表面异物、缺陷、污染等问题，确保产品的卫生安全性。
此外，在自动化生产线上，该技术还能够实现对产品的自动化检测和分类，提高生产效率和质量稳定性。
随着机器视觉技术的不断发展，其在产品质量检测与缺陷分析中的应用也在不断拓展和完善。
首先，越来越多的企业开始采用深度学习技术，建立更加准确和稳定的检测模型。
深度学习技术可以通过大量的数据训练神经网络，实现对复杂缺陷的识别和分析。
基于机器视觉的缺陷检测技术研究摘要：基于机器视觉的缺陷检测技术是一种非常重要的自动化检测方法，在工业生产中起着关键的作用。
本文将探讨基于机器视觉的缺陷检测技术的研究现状、方法及应用。
首先，介绍了机器视觉和缺陷检测的背景与意义。
接着，详细描述了基于机器视觉的缺陷检测技术的基本原理和流程。
然后，讨论了该技术在不同行业领域中的应用案例，并对其优势和挑战进行了分析。
最后，对未来的研究方向和发展趋势进行了展望。
1. 引言在工业制造过程中，产品的质量缺陷检测是一个至关重要的环节。
传统的缺陷检测方法通常需要人工参与或利用特定的仪器设备进行，这不仅耗时耗力，而且费用高昂。
基于机器视觉的缺陷检测技术通过使用计算机视觉和图像分析等技术，有效地解决了这些问题。
2. 基于机器视觉的缺陷检测技术原理基于机器视觉的缺陷检测技术主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类等步骤。
首先，利用相机等设备采集产品的图像。
然后，通过图像预处理，包括去噪、增强和图像分割等步骤，减少图像中的噪声和不必要的信息，提高图像质量。
接下来，通过特征提取，提取出图像中与缺陷相关的特征，例如纹理、边缘等。
最后，利用分类算法对特征进行分析和分类，判断产品是否有缺陷。
3. 基于机器视觉的缺陷检测技术应用案例基于机器视觉的缺陷检测技术在许多行业领域中得到了广泛应用。
以制造业为例，该技术可以应用于产品表面缺陷检测、焊缝质量检测以及零件尺寸测量等方面。
在医疗领域，该技术可用于皮肤病变检测、肿瘤识别等方面。
在食品安全领域，基于机器视觉的缺陷检测技术可以用于酒瓶的密封性检测，检测是否有异物等。
4. 基于机器视觉的缺陷检测技术的优势和挑战与传统的缺陷检测方法相比，基于机器视觉的缺陷检测技术具有诸多优势。
首先，该技术能够提高检测准确性和效率，减少人工错误和劳动成本。
其次，基于机器视觉的缺陷检测技术还能够实时监测和记录检测结果，为生产过程的质量控制提供数据支持。
然而，该技术仍然面临一些挑战，如光照条件的影响、图像分割的复杂性以及分类算法的选择等。
基于机器视觉的自动化装配与检测技术研究自动化装配与检测技术是工业生产中的重要环节，可以大大提高生产效率和产品质量。
随着机器视觉技术的发展和应用，基于机器视觉的自动化装配与检测技术逐渐成为工业生产中的热点领域。
本文将重点研究如何利用机器视觉技术实现自动化装配与检测，探索其在工业制造中的应用前景。
一、机器视觉技术在自动化装配中的应用机器视觉技术是将摄像机、图像处理和模式识别等技术结合起来，对物体进行图像获取、处理和分析的技术手段。
在自动化装配中，机器视觉技术可以用于以下几个方面：1. 传感器与机器视觉的融合：借助机器视觉技术，可以实现对装配零件的位置、角度、形状等信息进行准确测量和检测，从而有效地指导装配工作。
2. 零件定位和配准：机器视觉可以快速准确地识别和定位零件的位置，通过图像配准技术将零部件定位到指定的装配位置，从而提高装配的精确度和效率。
3. 拆卸与组装：机器视觉可以通过图像处理和识别技术实现对设备的组装和拆卸过程的监控与控制，自动化完成装配过程，减少人工干预和错误。
二、机器视觉技术在自动化检测中的应用自动化检测是工业生产中的重要环节，可以对产品进行质量监控和问题排查。
而机器视觉技术在自动化检测中具有以下应用价值：1. 表面缺陷检测：借助机器视觉技术，可以对产品的表面进行高速、精确的检测，识别出各种缺陷，如划痕、凹陷等，并及时排除次品产品，提高产品的质量。
2. 尺寸和形状测量：机器视觉可以实现对产品尺寸和形状的快速测量，通过图像处理和算法分析实现对产品的精确测量，并及时做出调整，保证产品的一致性和稳定性。
3. 光学检测和图像识别：利用机器视觉技术，可以进行光学缺陷检测，从而避免产品在生产过程中的损伤。
同时，机器视觉还可以实现对产品标识的识别和追踪，确保产品在整个供应链中的可追溯性和质量管控。
三、基于机器视觉的自动化装配与检测技术的优势和挑战基于机器视觉的自动化装配与检测技术在工业生产中具有以下优势：1. 高效性：机器视觉技术可以实现高速、准确的图像处理和分析，加快装配速度并提高产品检测的速度和灵敏度。
基于机器视觉的产品检测技术研究报告详述
一、研究背景
当今社会，产品的多样性和品质的要求日益提高，以优质的产品赢得
市场竞争更是竞争必由之路。
因此，如何有效的检测、识别出不合格的产
品是企业在生产过程中必须面对的重要问题。
由于以往的检测技术大多倚
重于传统的图像处理技术，这种技术无法满足生产加工过程中快速、精确
检测出不合格产品的要求。
近年来，随着机器视觉技术的普及，机器视觉
指在与图像识别相关的任务上，利用电脑图像处理技术来实现机械、电子
器件以及产品等无需人工介入的自动化检测。
本文介绍基于机器视觉的产
品检测技术，分析其原理和优势。
二、检测技术原理
机器视觉技术是一种综合性的技术，它能够把图像信息以及分析技术，集成到一个系统中，以满足检测要求。
机器视觉中心以实时图像处理、分
析技术和照相机，为主机提供有关目标的实时信息。
机器视觉的检测就是
将数字图像处理的技术用于实际检测中，这种技术的本质是通过计算机视
觉系统来进行实时影像分析和识别，从而可以达到精准检测的目的。
基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法研究随着工业生产的发展，产品质量的稳定性和可靠性已经成为了制造企业的重要竞争力。
然而，传统的封装产品质量检测方法存在人工操作耗时、误判率高等问题。
为了提高封装产品质量的检测效率和准确性，基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法被提出。
机器视觉的原理是通过摄像机采集产品图像，利用图像处理和模式识别等技术分析和判断产品的质量状况。
基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法是将机器视觉技术应用于封装产品制造过程中，实时监测产品的外观和尺寸等关键指标，以实现无损、高效的质量检测。
该方法的研究主要分为图像采集、图像处理和图像识别三个步骤。
首先，图像采集是基于机器视觉检测的关键步骤之一。
通过适当的光源和摄像机参数设置，可以获取清晰、高分辨率的产品图像。
在实际应用中，可以使用工业相机、CCD摄像机或高速摄像机等设备进行图像采集。
采集到的图像可以包含产品的外观、尺寸等信息。
其次，图像处理是对所采集到的图像进行预处理和特征提取的过程。
首先，需要对图像进行去噪、增强、滤波等处理，以消除图像中的干扰和噪声。
接着，可以利用边缘检测、阈值分割和灰度直方图等技术，提取图像的特征信息。
通过合适的特征提取算法，可以将产品的关键部位与正常部位进行区分，从而实现对产品质量的判断。
最后，图像识别是基于机器视觉检测的核心任务。
通过训练分类器，可以将图像中的不良产品与正常产品进行区分。
常用的分类器包括支持向量机、神经网络和最近邻分类器等。
训练分类器需要大量的样本数据进行模型训练，以提高识别准确率和鲁棒性。
通过不断优化分类器和调整分类参数，可以提高封装产品质量在线检测的精度和效率。
此外，基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法还可以结合其他技术手段进行优化和改进。
例如，可以引入三维视觉技术，获取更加全面和准确的产品信息。
同时，可以利用物联网和云计算等技术，实现对封装产品质量的远程监控和管理。
基于机器视觉的封装产品质量在线检测方法在实际应用中具有广泛的前景和应用价值。
基于机器视觉的工业检测技术研究随着工业生产的不断发展，对产品质量的要求也越来越高。
而机器视觉技术正是应运而生的工业检测技术之一。
本文将基于机器视觉的工业检测技术进行深入研究，探讨其应用、优势以及未来发展趋势。
首先，机器视觉技术是指利用计算机和相应的图像传感器来模拟和实现人类视觉功能的技术。
在工业生产中，它主要通过应用图像处理和机器学习算法来对产品进行自动化检测。
相比传统的人工检测方法，机器视觉技术具有以下几个显著的优势。
首先，机器视觉技术具有高速度和高精度的特点。
相比人工检测，机器视觉可以处理更大数量的产品，快速地检测出产品中的缺陷或异常，提高生产效率。
同时，由于机器学习算法的引入，机器视觉还可以逐步提高检测精度，减少误判的可能性。
其次，机器视觉技术具有可靠性和一致性。
人工检测容易受到人员主观因素和疲劳等因素的影响，导致检测结果的不一致。
而机器视觉技术可以在长时间工作的情况下保持一致性，并且不受人为因素的干扰。
另外，机器视觉技术具有灵活性和可扩展性。
通过软件的编程和算法的优化，机器视觉系统可以适应不同的产品和工艺要求。
只需要对检测算法进行相应的调整和更新，就可以应对不同产品的检测需求。
这为工业生产的智能化和自动化提供了更多的可能性。
基于机器视觉的工业检测技术在许多领域都得到了广泛的应用。
其中，最为典型的应用领域之一是电子制造业。
在电子产品生产过程中，机器视觉可以用来检测电路板、焊接质量、元器件位置等。
通过对图像进行检测和分析，可以提前发现潜在的缺陷和问题，确保产品的质量和可靠性。
此外，机器视觉技术还广泛应用于汽车制造、医疗器械生产、食品加工等领域。
在汽车制造中，机器视觉可以用来检测车身表面的瑕疵、零部件的安装质量等。
在医疗器械生产中，机器视觉可以用来检测器械的尺寸精度、装配质量等。
在食品加工中，机器视觉可以用来检测食品的颜色、形状、大小等。
随着人工智能和机器学习的不断进步，机器视觉技术还有着广阔的发展空间。
基于机器视觉的产品检测技术研究1、机器视觉1.1机器视觉的概念机器视觉被定义为用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制。
一个典型的工业机器视觉应用系统包括光源、光学系统、图像采集系统、数字图像处理与智能判断决策模块和机械控制执行模块。
系统首先通过CCD相机或其它图像拍摄装置将目标转换成图像信号,然后转变成数字化信号传送给专用的图像处理系统，根据像素分布!亮度和颜色等信息，进行各种运算来抽取目标的特征,根据预设的容许度和其他条件输出判断结果。
值得一提的是，广义的机器视觉的概念与计算机视觉没有多大区别，泛指使用计算机和数字图像处理技术达到对客观事物图像的识别、理解。
而工业应用中的机器视觉概念与普通计算机视觉、模式识别、数字图像处理有着明显区别，其特点是：1、机器视觉是一项综合技术，其中包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、电光源照明技术，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。
这些技术在机器视觉中是并列关系。
相互协调应用才能构成一个成功的工业机器视觉应用系统。
2、机器视觉更强调实用性，要求能够适应工业生产中恶劣的环境，要有合理的性价比，要有通用的工业接口，能够由普通工作者来操作，有较高的容错能力和安全性，不会破坏工业产品，必须有较强的通用性和可移植性。
3、对机器视觉工程师来说，不仅要具有研究数学理论和编制计算机软件的能力，更需要光、机、电一体化的综合能力。
4、机器视觉更强调实时性,要求高速度和高精度，因而计算机视觉和数字图像处理中的许多技术目前还难以应用于机器视觉，它们的发展速度远远超过其在工业生产中的实际应用速度。
1.2机器视觉的研究范畴从应用的层面看，机器视觉研究包括工件的自动检测与识别、产品质量的自动检测、食品的自动分类、智能车的自主导航与辅助驾驶、签字的自动验证、目标跟踪与制导、交通流的监测、关键地域的保安监视等等。
从处理过程看,机器视觉分为低层视觉和高层视觉两阶段。
低层视觉包括边缘检测、特征提取、图像分割等，高层视觉包括特征匹配、三维建模、形状分析与识别、景物分析与理解等。
从方法层面看，有被动视觉与主动视觉之，又有基于特征的方法与基于模型的方法之分。
从总体上来看，也称作计算机视觉。
可以说，计算机视觉侧重于学术研究方面，而机器视觉则侧重于应用方面。
机器人视觉是机器视觉研究的一个重要方向，它的任务是为机器人建立视觉系统，使得机器人能更灵活、更自主地适应所处的环境，以满足诸如航天、军事、工业生产中日益增长的需要（例如，在航天及军事领域对于局部自主性的需要，在柔性生产方式中对于自动定位与装配的需要，在微电子工业中对于显微结构的检测及精密加工的需要等）。
机器视觉作为一门工程学科，正如其它工程学科一样，是建立在对基本过程的科学理解之上的。
机器视觉系统的设计依赖于具体的问题，必须考虑一系列诸如噪声、照明、遮掩、背景等复杂因素，折中地处理信噪比、分辨率、精度、计算量等关键问题。
1.3机器视觉的研究现状机器视觉研究出现于60年代初期，电视摄像技术的成熟与计算机技术的发展使得机器视觉研究成为可能。
它作为早期人工智能研究的一部分，由于技术条件的限制，进展缓慢。
80年代初，在D·Marr提出的计算视觉理论指导下，机器视觉研究得到了迅速发展，成为现代科技研究的一个热点。
90年代，随着计算机技术的快速发展，机器视觉在工业中得以应用，如印刷电路扳的检验、高精度导弹的末制导!机器人装配线、汽车流量检测等方面都有机器视觉系统的应用。
经过40来年的研究，机器视觉在深度和广度两方面都取得了很大的进展，积累了丰富的学术研究成果，各种相关文献大量出现，已经成长为一门内容十分丰富的独立学科，在应用研究方面也取得了不小的进展，如图纸的自动录入、光学字符阅读器、机器人视觉系统在工业生产装配线上的应用等都十分引人注目。
近年来，随着计算机技术的高速发展，机器视觉系统的成本大幅度地下降。
为应用研究奠定了坚实的基础,应用视觉研究正在蓬勃兴起，前景十分光明。
回顾机器视觉的研究历史，可以看到两条相当清晰的道路：理论与方法研究和应用研究。
前者从纯学术的角度出发，研究模拟人类视觉的各种理论与算法（如特征抽取!双目立体视觉、运动与光流、由线条图到实体、由阴影到形体、由纹理到形体等等）；后者从实际问题出发，研究识别、检测等问题（如工件的识别、印刷用电路板的检验、字符识别等）。
总的来说，学术研究与应用研究相差很远，原因可能是纯学术研究做了过多偏离实际情况的假设，低估了实际问题的复杂性，造成其成果难以实用化。
当然，机器视觉本身是十分复杂的,研究只能逐步深入。
1.4机器视觉的应用机器视觉不会有人眼的疲劳，有着比人眼更高的精度和速度，借助红外线、紫外线、X 射线、超声波等高新探测技术，机器视觉在探测不可视物体和高危险场景时,更具有其突出的优点。
机器视觉技术现己得到广泛的应用：1、机器视觉在工业中的应用许多领域像冶金、化工、建材、安全保卫、工件检测等工业生产过程中，这些工业对象复杂，过程涉及参数众多，并有显著的非线性、骤变性、离散性、分布性和不确定性。
尤其是在周围环境极其（例如高温环境和不确定对象,其形状参数难以用普通的测量手段进行测量）的情况下，对这类系统要想建立确定的模型是十分困难的。
因此，用常规控制技术难以实现对象的计算机实时控制。
对于这类复杂对象的自动控制，所遇到的最大困难是检测问题，而大多数场合，可通过机器视觉来实现。
机器视觉系统可用于工业领域的很多方面,如零件检验与尺寸测量、零件的缺陷检查、零件装配、机器人的引导和零件的识别等。
应用图像处理及机器视觉检测技术最多的部门是电子工业，其次是汽车工业、木材工业、纺织工业、食品加工工业、包装工业及航空工业等等，已取得的应用成果有：a）产品形状和表面缺陷检查、b）产品非破坏性检查、c）机器人、d）产品分类等。
2、机器视觉在农业中的应用随着图像处理技术的专业化、计算机硬件成本的下降以及运行速度的提高。
在农产品品质自动检测和分级领域应用机器视觉系统已变得越来越具有吸引力。
农产品在其生产过程中由于受到人为和自然等复杂因素的影响，产品品质差异很大，,如形状、大小、色泽等都是变化的，很难做到整齐划一，故在农产品品质检测与分析时，要有足够的应变能力来适应情况的变化。
机器视觉技术在农产品品质检测上的应用正是满足了这些应变的要求。
农产品的尺寸与面积，形状和颜色是农产品品质的重要特征，利用机器视觉进行检测不仅可以排除主观因素干扰，而且还能对这些指标进行定量描述，具有人工检测所无法比拟的优越性。
3、机器视觉在医学中应用在医学领域,机器视觉用于辅助医生进行医学影像的分析，主要利用数字图像处理技术、信息融合技术对X射线透视图、核磁共振图像、CT图像或其它医学影像数据进行统计和分析。
不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织的图像。
例如，X射线反映的是骨骼组织，核磁共振影像反映的是有机组织，而医生往往需要考虑骨骼与有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，,以便于医学分析。
4、机器视觉在机器人导航及视觉伺服系统的应用赋予机器人视觉是机器人研究的重点之一，其目的是要通过图像定位和图像理解向机器人运动控制系统反馈目标或自身的状态与位置信息。
5、机器视觉在图像监控、安防、交通管理中的应用传统的交通监控方法，如电磁感应环线圈式车辆检测器，由于它埋在路基下，车辆通过时对线圈的压力以及路面的维修均会破坏线圈，而且存在不能识别车辆的行驶方向，不能进行车辆分类等缺点；雷达波检测器只能检测运动车辆，但对车辆缓行和车辆静止的情况就无法检测出来。
基于机器视觉技术开发的交通监控系统，实时工作性强，适应譬如高速公路、城市道路等各种交通环境的能力强，使交通监控系统更加智能化，能提供更多的功能。
机器视觉技术的诞生和应用，极大地解放了人类劳动力，提高了生产自动化水平，改善了人类生活现状，其应用前景极为广阔。
目前在国外,机器视觉技术已广泛应用于生产、生活中，而我国正处于起步阶段，急需广大科技工作者的共同努力，来迅速提高我国机器视觉技术的发展水平,为我国的现代化建设做出自己的贡献。
2、基于机器视觉的产品检测2.1机器视觉在产品检测领域的应用现状在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业的产品检测上。
具体如PCB 印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药水药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等；SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴片剂、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备；电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。
机器视觉系统在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用。
除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。
而在中国,以上行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白，,即便是有，一般也只是低端方面的应用。
目前随着我国配套基础建设的完善和技术、资金的积累，各行各业对采用机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用。
其主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域。
这些应用大多集中在低端方面，真正高端的应用还很少，因此，以上相关行业的应用空间还比较大。
2.2中国机器视觉产品检测的未来发展趋势在机器视觉赖以普及发展的诸多因素中，有技术层面的，也有商业层面的，但制造业的需求是决定性的。
制造业的发展，带来了对机器视觉检测需求的提升；也决定了机器视觉将由过去单纯的采集、分析、传递数据，判断动作，逐渐朝着开放性的方向发展，这一趋势也预示着机器视觉将与自动化更进一步的融合。
需求决定产品，只有满足需求的产品才有生存的空间，这是不变的规律。
机器视觉产品检测也是如此。
未来，中国机器视觉产品检测的发展主要表现为以下一些特性：1、随着产业化的发展对机器视觉检测的需求将呈上升趋势机器视觉检测发展空间较大的部分在半导体和电子行业,而据我国相关数据显示，全球集成电路产业复苏迹象明显；与此同时，全球经济衰退使我国集成电路产业获取了市场优势、成本优势、人才回流等优势；国家加大对集成电路产业这一战略领域的规划力度，“信息化带动工业化”走“新兴工业化道路”为集成电路产业带来了巨大的发展机遇，特别是高端产品和创新产品市场空间巨大，设计环节、国家战略领域、3C应用领域、传统产业类应用领域成为集成电路产业未来几年的重点投资领域。
