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機器視覺的應(yīng)用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：
1. 檢測：又可分為高精度定量檢測(例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺寸和位置測量)和不用量器的定性或半定量檢測(例如產(chǎn)品的外觀檢查、裝配線上的零部件識別定位、缺陷性檢測與裝配完全性檢測)。
2. 機器人視覺：用于指引機器人在大范圍內(nèi)的操作和行動，如從料斗送出的雜亂工件堆中揀取工件并按一定的方位放在傳輸帶或其他設(shè)備上(即料斗揀取問題)。至于小范圍內(nèi)的操作和行動，還需要借助于觸覺傳感技術(shù)。
此外還有：
1.自動光學檢查：自動光學檢查(AOI, Automated Optical Inspection) 為工業(yè)自動化有效的檢測方法，使用機器視覺做為檢測標準技術(shù)，大量應(yīng)用于LCD/TFT、晶體管與PCB工業(yè)制程上，在民生用途則可延伸至保全系統(tǒng)。自動光學檢查是工業(yè)制程中常見的代表性手法，利用光學方式取得成品的表面狀態(tài)，以影像處理來檢出異物或圖案異常等瑕疵，因為是非接觸式檢查，所以可在中間工程檢查半成品。
2.人臉偵測：人類與生具備著許多種生活的能力，辨識與偵測人臉是視覺能力的一部份。近十五年來關(guān)于人臉應(yīng)用的相關(guān)研究不斷的被提出來，但這些技術(shù)卻遲遲不能達到普及化的應(yīng)用，其中很重要的一項原因就是因為一直沒有一個很有效的方法能夠精準的定位出人在復雜環(huán)境下的位置，因此，就算是辨視率再高, 若不能先精準的偵測出人臉的位置,這些應(yīng)用都只能紙上談兵了。
3.無人駕駛汽車：無人駕駛汽車集自動控制、體系結(jié)構(gòu)、人工智能、機器視覺等眾多技術(shù)于一體，是計算機科學、模式識別和智能控制技術(shù)高度發(fā)展的產(chǎn)物，也是衡量一個國家科研實力和工業(yè)水平的一個重要標志，在國防和國民經(jīng)濟領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
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