?機器視覺是指通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動地接收和處理一個真實物體的圖像，以獲得所需信息或用于控制機器人運動的裝置，其目的是讓機器能夠 “看” 到并理解周圍的環(huán)境，從而做出相應的決策和操作。以下是對機器視覺需求較大的行業(yè)：
制造業(yè)
電子與半導體：在半導體晶圓制造過程中，需要機器視覺進行光刻對準、晶圓缺陷檢測、芯片封裝檢測等。電子制造中，可用于電路板的焊接質量檢測、元器件的貼裝精度檢測、外觀缺陷檢測等，如蘋果、華為等手機廠商在生產(chǎn)線中大量應用機器視覺檢測手機零部件的質量和裝配情況。
汽車制造：用于汽車零部件的尺寸測量、外觀缺陷檢測，如車身的焊接質量檢測、噴漆缺陷檢測，以及汽車裝配過程中的零部件裝配驗證、視覺引導機器人進行汽車零部件的安裝等，特斯拉等車企在生產(chǎn)線上廣泛使用機器視覺技術提高生產(chǎn)質量和效率。
新能源：在鋰電池生產(chǎn)中，機器視覺可對極片的涂布質量、尺寸精度、外觀缺陷進行檢測，還能用于電池模組的裝配檢測和 PACK 線的質量檢測。在光伏產(chǎn)業(yè)，可用于硅片的表面缺陷檢測、電池片的外觀檢測和光伏組件的封裝檢測等。
物流與倉儲
貨物分揀：通過機器視覺識別貨物的形狀、顏色、標簽等信息，實現(xiàn)貨物的自動分揀和歸類，提高分揀效率和準確性，降低人工成本，京東、順豐等物流企業(yè)在分揀中心大量應用機器視覺技術。
庫存管理：利用機器視覺對倉庫內(nèi)的貨物進行盤點和庫存監(jiān)控，實時掌握庫存數(shù)量和貨物位置信息，實現(xiàn)庫存的智能化管理。
路徑規(guī)劃：幫助 AGV 小車等物流機器人進行導航和避障，使其能夠在復雜的物流環(huán)境中準確地行駛和作業(yè)。
醫(yī)療領域
醫(yī)學影像診斷：對 X 光、CT、MRI 等醫(yī)學影像進行分析和診斷，幫助醫(yī)生發(fā)現(xiàn)病變、腫瘤等異常情況，輔助醫(yī)生進行疾病的診斷和治療方案的制定，如 GE 醫(yī)療、聯(lián)影醫(yī)療等企業(yè)的醫(yī)學影像設備中就應用了機器視覺技術。
手術導航與輔助：在手術過程中，機器視覺可提供實時的圖像信息，幫助醫(yī)生更準確地進行手術操作，提高手術的精度和安全性，如達芬奇手術機器人就利用了機器視覺技術。
康復治療：通過機器視覺監(jiān)測患者的康復訓練動作和效果，為康復治療提供數(shù)據(jù)支持和個性化的治療方案。
智能交通
交通流量監(jiān)測：在路口和高速公路上，利用機器視覺監(jiān)測車輛的流量、速度、車道占用情況等信息，為交通管理提供數(shù)據(jù)支持，實現(xiàn)智能交通調(diào)度和管理。
車牌識別：用于停車場管理、電子警察系統(tǒng)等，實現(xiàn)車輛的自動識別和收費管理，提高交通管理的效率和準確性。
自動駕駛：是機器視覺應用的重要領域，車輛通過機器視覺識別道路、交通標志、行人、其他車輛等，實現(xiàn)環(huán)境感知和自動駕駛決策，如百度的阿波羅自動駕駛平臺、特斯拉的 Autopilot 系統(tǒng)都大量應用了機器視覺技術。
食品與包裝
食品檢測：檢測食品的外觀質量、形狀、顏色、大小等，篩選出不合格的產(chǎn)品，還可用于檢測食品中的異物，保障食品安全，如光明乳業(yè)等在乳制品生產(chǎn)中利用機器視覺檢測產(chǎn)品的外觀和包裝完整性。
包裝檢測：對包裝的完整性、標簽的粘貼位置和內(nèi)容、封口質量等進行檢測，確保包裝符合要求，提高包裝質量和生產(chǎn)效率。