缺陷检测技术发展迅速，应用融合度高。经过多年的发展，瑞视特科技的缺陷视觉技术已迈入高速发展期，深度学习算法的应用也使得机器视觉在效率、速度、精度、稳定性等方面均有较大幅度提升。

随着图像处理能力和速度的增强、光器件性能的提高以及成本相对降低，缺陷检测系统应用于工业生产领域，并成为自动化系统的重要组成部分。缺陷检测系统配合逻辑控制、运动控制等其他功能，能够完成图像识别、检测、视觉定位、分拣等作业内容，特别是将机器视觉技术嵌入制系统，通过精准化的识别和抓取，可以大幅提高了生产过程的柔性和灵活性，大大提高了现代化生产的效率。

机器视觉的典型应用大概可以概括为：

1、图像识别应用

图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。物料大批量快速生产需要快速配备信息追踪，通过机器视觉系统，可以方便的对各种材质表面的条码、二维码进行识别读取并对

产品进行跟踪管理，激光扫码、人工录入信息已逐步被视觉快速读码取代!大大提高了现代化生产的效率。

2、图像检测应用

检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端。为了减少这些弊端，有各种各样地抽检、首检、定时查岗、抽样等等。但机器视觉在检测上显得简单粗暴——让产品大批量生产同时达到100%检测。

3、视觉定位应用

机器手成为工业大杀器，取代大部分线上搬运、复杂装配、精密装配。视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并传送位置。使得能精准抓取小如芯片，大如车的零部件等物体，使之精确地安装或放置在指定地方，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。

4、物体测量应用

机器视觉工业应用除了外观上100%检测，还有其非接触测量技术。成熟的测量技术同样具有高精度和高速度的性能。常见的测量应用包括，齿轮，接插件，汽车零部件，IC元件管脚，麻花钻，罗定螺纹检测等。

5、物体分拣应用

实际上，物体分拣应用是检测、定位等一个综合应用。常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。加上现在的软抓取的流行，面包、水果等形状不一，又得避免抓取而损坏的情况得以改善。水果根据颜色、大小分类也成为流行的分拣。

机器视觉是通过图像替代人的“眼睛”，加上算法从而判定图像，大大地解放人的双手，使目前的生产线体从投料->生产->品检->包装->信息采集->入库均能大量减少人员，提高生产效率，节约成本，有效提升企业竞争力。

机器换人的变革涉及各行各业，随着各种原材料价格上涨，为保持足够的利润，规模化生产、产线改造已然掀起无声的销烟。

机器视觉与多种技术的融合，提升了智能制造自动化水平。制造业转型升级步伐加快，机器视觉技术与产品的需求逐步增多，应用领域逐渐扩大，企业自动化设备引入机器视觉的需求不断增加。