機器視覺系統在高(gāo)速、細微和(hé)重複的(de)制造過程中顯得(de)非常可(kě)靠，因此被廣泛用(yòng)于加工制造企業，完成大(dà)批量生産過程中的(de)重複性檢測任務。機器視覺在質量檢測方面的(de)應用(yòng)占整個(gè)工業應用(yòng)的(de)近百分(fēn)之80，其中較大(dà)的(de)應用(yòng)行業爲：汽車、制藥、電子與電氣、制造、包裝、食品、飲料等。機器視覺檢測是非接觸無損檢測，與傳統的(de)檢測手段相比，它具有不可(kě)替代的(de)優越性，因而得(de)到了(le)廣泛的(de)應用(yòng)。利用(yòng)線陣CCD配合包裝盒的(de)一維運動獲取目标圖像，然後由計算(suàn)機對(duì)圖像進行處理(lǐ)，可(kě)以檢測日期編号等信息的(de)遺漏和(hé)正确與否；以頻(pín)閃光(guāng)作爲照(zhào)明(míng)光(guāng)源，利用(yòng)面陣或者線陣CDC作爲螺紋鋼外形輪廓尺寸的(de)探測器件，實現熱(rè)軋螺紋鋼幾何參數在線測量；在各種産品表面缺陷檢測方面應用(yòng)也(yě)很多(duō)。
近年來(lái)計算(suàn)機視覺(即機器視覺)的(de)發展大(dà)緻表現在以下(xià)三個(gè)方面：
1、基于幾何方法的(de)計算(suàn)機視覺計算(suàn)理(lǐ)論體系已臻于完整計算(suàn)機視覺的(de)研究目标之一是使機器能感知三維環境中物(wù)體的(de)幾何信息，包括它的(de)形狀、位置、姿态、運動等。20世紀90年代中期以來(lái)，計算(suàn)機視覺界将對(duì)應與射影(yǐng)幾何、仿射幾何、歐幾裏得(de)幾何的(de)描述，系統地引進視覺計算(suàn)方法中，比較準确地對(duì)應爲視覺系統中對(duì)物(wù)體由粗到細的(de)描述，在計算(suàn)機視覺系統中降低了(le)對(duì)攝像系統參數了(le)解的(de)要求，提高(gāo)了(le)系統對(duì)噪聲的(de)魯棒性。
2、機器學習(xí)方法受到越來(lái)越多(duō)的(de)關注，模式識别的(de)所有領域始終存在基于結構與基于統計的(de)兩大(dà)分(fēn)支。如果說基于幾何的(de)計算(suàn)機視覺主要通(tōng)過幾何，描述物(wù)體及其運動的(de)三維結構，屬于結構方法，已得(de)到較系統的(de)研究；而在計算(suàn)機視覺中的(de)統計方法除較好地用(yòng)于圖像的(de)底層處理(lǐ)外，一直顯得(de)不完善更不用(yòng)說系統化(huà)了(le)。
3、針對(duì)衆多(duō)特定領域的(de)應用(yòng)研究不斷深入，較大(dà)規模的(de)應用(yòng)系統逐步走向商業化(huà)随著(zhe)當前計算(suàn)機的(de)性能價格比飛(fēi)速提高(gāo)，衆多(duō)特定領域的(de)計算(suàn)機實時(shí)應用(yòng)系統的(de)商業化(huà)已成爲可(kě)能。如利用(yòng)指紋、虹膜、人(rén)臉、語音(yīn)等識别技術、行爲識别技術與運動跟蹤技術、多(duō)攝像機融合技術構成視覺監測系統，用(yòng)于信息安全、智能交通(tōng)、反恐防盜、身份鑒别等。
