机器视觉身手如此了得，当然不能大材小用，在不断的发展过程中，它已经在很多场景下大展身手。在工业领域中的应用主要归纳四大类，包括识别，检测，测量，定位与引导。
1、识别
在识别应用中，机器视觉系统通过读取一维码、二维码、部件标识码、元件标签、字符内容进行识别，除此以外，机器视觉系统还可以听过定位的图案来识别元件，或者基于颜色、形状或尺寸来识别元件。
目前机器视觉在识别领域已经用于产品外形和表面缺陷检验，如木加工检测、金属表面视觉检测、二极管基片检查、印刷电路板缺陷检查、焊缝缺陷自动识别等。
2、检测
检测是机器视觉在工业领域中主要的应用之一，在检测应用中，机器视觉系统通过检测产品是否存在缺陷、污染物、功能性写词和其他不合规之处，来确认产品是否满足品质要求。
机器视觉还能检测产品的完整性，比如在食品和医药行业，机器视觉用于确保产品与包装的匹配性，以及检查包装瓶上的安全密封垫、封盖和安全环是否存在。
3、测量
在测量医用中，机器视觉系统通过计算被测物几何位置之间的距离来进行测量，然后确定这些测量结果是否符合规格。如何不符合，视觉系统将向机器控制器发送一个未通过信号，进而触发生产线上的不合格产品剔除装置，将该物品从生产线上剔除。
在实践中，当元件移动经过相机视场时，固定式相机将会采集该元件的图像，然后，机器视觉系统将使用软件来计算图像中不同点之间的距离。机器视觉的特点是可以实现非接触式测量，避免了许多传统的接触式测量带来的二次损伤。
4、定位和引导
在任何机器视觉应用中，无论是简单的装配检测，还是复杂的3D机器人应用，都需要采用图案匹配技术定位相机视场内的目标物品或特征。目标物品的定位往往决定机器视觉应用的成败。
引导就是使用机器视觉来报告元件的位置和方向，机器视觉系统可以定位元件的位置和方向，将元件与规定的公差进行比较，以及确保元件处于正确的角度，以验证元件装配是否正确。其次，引导可用于在2D或3D空间内将元件的位置和方向报告给机器或机器控制器，让机器能够定位元件或机器，以便将元件对应。
在工业领域，工业机器人对物体准确抓取、物流机器人障碍避让等等都是运用了机器视觉技术，是人工智能正在快速发展的一个重要分支，随着人工智能的爆发，作为代表技术之一的机器视觉，有望迎来更大发展，在智能工厂、无人商店、自动驾驶、机器人等领域掀起新的风暴。
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