在行業(yè)應(yīng)用方面，主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導(dǎo)體、紡織、、交通、物流等行業(yè)，用機(jī)器視覺技術(shù)取代人工，可以提供生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。例如在物流行業(yè)，可以使用機(jī)器視覺技術(shù)進(jìn)行快遞的分揀分類，不會出現(xiàn)大多快遞公司人工進(jìn)行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動。 [6] 產(chǎn)展編輯機(jī)器視覺的研究是從20世紀(jì)60年代中期美國學(xué)者L.R.羅伯茲關(guān)于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當(dāng)時運(yùn)用的預(yù)處理、邊緣檢測、輪廓線構(gòu)成、對象建模、匹配等技術(shù)，后來一直在機(jī)器視覺中應(yīng)用。羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。⒈基于機(jī)器視覺的儀表板總成智能集成測試系統(tǒng)EQ140-Ⅱ汽車儀表板總成是中國某汽車公司生產(chǎn)的儀表產(chǎn)品，儀表板上安裝有速度里程表、水溫表、表、電流表、信號報等，其生產(chǎn)批量大，出廠前需要進(jìn)行一次質(zhì)量終檢。用邊緣檢測技術(shù)來確定輪廓線，用區(qū)域分析技術(shù)將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術(shù)統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域?qū)λ治龅膱D像進(jìn)行描述，以便同機(jī)內(nèi)存儲的模型進(jìn)行比較匹配。實踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時采用自頂向下，即把目標(biāo)分為若干子目標(biāo)的分析方法，運(yùn)用啟發(fā)式知識對對象進(jìn)行預(yù)測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結(jié)合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運(yùn)用啟發(fā)式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如二乘法匹配之類的數(shù)值計算程序。70年代，機(jī)器視覺形成幾個重要研究分支：①目標(biāo)制導(dǎo)的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運(yùn)動參量求值；⑤視覺知識的表示；⑥視覺系統(tǒng)的知識庫等。

⒋ 印刷質(zhì)量檢測系統(tǒng)：該系統(tǒng)利用圖像處理技術(shù)，通過對生產(chǎn)流水線上的20多項特征（號碼、盲文、圖案等）進(jìn)行比較分析，檢測的質(zhì)量，替代傳統(tǒng)的人眼辨別的方法。特征提取辨識一般布匹檢測（自動識別）先利用高清晰度、高速攝像鏡頭拍攝標(biāo)準(zhǔn)圖像，在此基礎(chǔ)上設(shè)定一定標(biāo)準(zhǔn)。⒌ 智能交通管理系統(tǒng)：通過在交通要道放置攝像頭，當(dāng)有車輛（如闖紅燈）時，攝像頭將車輛的牌照拍攝下來，傳輸給中央管理系統(tǒng)，系統(tǒng)利用圖像處理技術(shù)，對拍攝的圖片進(jìn)行分析，提取出車牌號，存儲在數(shù)據(jù)庫中，可以供管理人員進(jìn)行檢索。⒍金相分析：金相圖象分析系統(tǒng)能對金屬或其它材料的基體組織、雜質(zhì)含量、組織成分等進(jìn)行、客觀地分析，為產(chǎn)品質(zhì)量提供可靠的依據(jù)。

⒑ 螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件：以頻閃光作為照明光源，利用面陣和線陣CCD作為螺紋鋼外形輪廓尺寸的探測器件，實現(xiàn)熱軋螺紋鋼幾何參數(shù)在線測量的動態(tài)檢測系統(tǒng)。⒒軸承實時監(jiān)控：視覺技術(shù)實時監(jiān)控軸承的負(fù)載和溫度變化，消除過載和過熱的危險。它可以提高合格產(chǎn)品的生產(chǎn)能力，在生產(chǎn)過程的早期就報廢劣質(zhì)產(chǎn)品，從而減少了浪費(fèi)節(jié)約成本。將傳統(tǒng)上通過測量滾珠表面保證加工質(zhì)量和安全操作的被動式測量變?yōu)橹鲃邮奖O(jiān)控。⒓ 金屬表面的裂紋測量：用微波作為信號源，根據(jù)微波發(fā)生器發(fā)出不同波濤率的方波，測量金屬表面的裂紋，微波的波的頻率越高，可測的裂紋越狹小。