在一些不適合人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，采用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量不只效率低而且精度不高，而用機器視覺檢測方法可以很大程度提高生產效率和生產的自動化程度；此外，機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。國際上視覺系統的應用方興未艾，只1998年的市場規模已達46億美元，而在國內，工業視覺系統尚處于概念導人期，各行業的先進企業在解決了生產自動化的問題以后，才開始將目光轉向視覺測量自動化。機器視覺檢測的應用是有利于工業的發展的。蚌埠視覺檢測

機器視覺檢測在特征生成上，很多新算法不斷出現，包括基于小波、小波包、分形的特征，以及獨二分量分析；還有關子支持向量機，變形模板匹配，線性以及非線性分類器的設計等都在不斷延展。傳統的機器學習在特征提取上主要依靠人來分析和建立邏輯，而深度學習則通過多層感知機模擬大腦工作，構建深度神經網絡(如卷積神經網絡等)來學習簡單特征、建立復雜特征、學習映射并輸出，訓練過程中所有層級都會被不斷優化。在具體的應用上，例如自動ROI區域分割；蚌埠視覺檢測機器視覺檢測使人機之間表現出一種平等共事、相互“理解”、相互協作的關系。

機器視覺檢測涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。自起步發展至今，已經有20多年的歷史，其功能以及應用范圍隨著工業自動化的發展逐漸完善和推廣，其中特別是目前的數字圖像傳感器、CMOS和CCD攝像機、DSP、FPGA、ARM等嵌入式技術、圖像處理和模式識別等技術的快速發展，很大程度地推動了機器視覺的發展。簡而言之，機器視覺解決方案就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。機器視覺檢測的應用在現代社會還是很有必要的。 　　

照明是影響機器視覺系統輸入的重要因素，它直接影響輸入數據的質量和應用效果。由于沒有通用的機器視覺照明設備，所以針對每個特定的應用實例，要選擇相應的照明裝置，以達到較佳效果。光源可分為可見光和不可見光。常用的幾種可見光源是白幟燈、日光燈、**燈和鈉光燈。可見光的缺點是光能不能保持穩定。如何使光能在一定的程度上保持穩定，是實用化過程中急需要解決的問題。另一方面，環境光有可能影響圖像的質量，所以可采用加防護屏的方法來減少環境光的影響。機器視覺技術是計算機學科的一個重要分支。

從功能上來看，典型的機器視覺系統可以分為：圖像采集部分、圖像處理部分和運動控制部分。 機器視覺系統的主要工作過程如下： 工件定位檢測器探測到物體已經運動至接近攝像系統的視野中心，向圖像采集部分發送觸發脈沖。 圖像采集部分按照事先設定的程序和延時，分別向攝像機和照明系統發出啟動脈沖。 攝像機停止目前的掃描，重新開始新的一幀掃描，或者攝像機在啟動脈沖來到之前處于等待狀態，啟動脈沖到來后啟動一幀掃描。 攝像機開始新的一幀掃描之前打開曝光機構，曝光時間可以事先設定。機器視覺檢測的應用是工業的一個巨大進步。蚌埠視覺檢測

機器視覺采用非接觸式測量方法具有高效率、高度自動化、高精度等特點。蚌埠視覺檢測

機器視覺工業應用較大的特點就是其非接觸測量技術，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應用包括，齒輪，接插件，汽車零部件，IC元件管腳，麻花鉆，羅定螺紋檢測等。實際上，物體分揀應用是建立在識別、檢測之后一個環節，通過機器視覺系統將圖像進行處理，實現分揀。在機器視覺工業應用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。視覺檢測就是用機器代替人眼來做測量和判斷。蚌埠視覺檢測