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在一些不適合于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，常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效率低且精度不高，用機器視覺檢測的方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且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。圖像識別，是利用機器視覺檢測設備對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。圖像識別在機器視覺工業領域中典型的應用就是二維碼的識別。將大量的數據信息存儲在二維碼中，通過條碼對產品進行跟蹤管理，通過機器視覺系統，工業機器視覺檢測，可以方便的對各種材質表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現代化生產的效率。
伴隨著現代工業自動化的發展，機器視覺檢測被廣泛應用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如紅外截止濾光片表面缺陷檢測、汽車輪轂型號識別、磁性材料外觀缺陷檢測、產品包裝上的條碼和字符識別等，這類應用的共同特點是連續大批量生產、對外觀質量的要求非常高。通常這種帶有高度重復性和智能性的工作只能靠人工檢測來完成，我們經常在一些工廠的現代化流水線后面看到數以百計甚至逾千的檢測工人來執行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率。機器視覺檢測憑借它自動化、客觀、非接觸和的特點已經完代替人工來檢測這些單一、重復性的程序。
工業化環節的人工智能應用，絕大多數都與機器視覺技術有關，投資方都急切的希望能通過神經網絡軟件，對自動化生產線上的視覺處理環節進行教育訓練，得到準備的動作與品質數據，越來越多的替代人工操作部分。目前在操作動作的人工智能應用部分，由于處理起來相對簡單，可以采用較為成熟的視覺處理軟件對設備進行教育訓練，短期內就能獲得較好的效果，快速取代操作員人的工作。
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