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機器視覺現已應用于工業檢測中，可以代替人工拙笨的工序，解決人工疲勞的同時也為企業提高產量，節省成本。在使用視覺檢測體系之前都是依靠于人工檢測，經過肉眼或結合一般的工具進行觀測查驗。人工檢測的弊端比較多。在生產領域選用基于機器視覺技能的在線檢測體系，能夠完全克服以上人工檢測存在的種種問題。跟著生產進程自動化操控程度和產品質量要求的進步以及人工成本的逐年進步，生產領域選用視覺檢測體系用于質量檢測和操控的呼聲也越來越激烈。
電子電器行業的飛速發展，讓消費者在追求高科技的同時，對產品性能和品質有了更多的關注。在國內，設備視覺檢測技術主要應用于定位、檢測、測量和識別四個主要方面。工件位置的不一致性是導致測量檢測的一個關鍵要素。工業生產線上不論是在線檢測還是離線檢測，設備視覺檢測系統在獲取產品圖片信息時需要確保產品所抵達的位置是同一個位置，否則會出現定位不準確，測量工具出現的位置就不準確，導致測量結果出現偏差，對于產品的合格性很難把控。
在醫學領域，機器視覺主要用于醫學輔助診斷。首先采集核磁i共振、超聲波、激光、Ｘ射線、γ射線等對人體檢查記錄的圖像，再利用數字圖像處理技術、信息融合技術對這些醫學圖像進行分析、描述和識別，后得出相關信息，對輔助醫生診斷人體病源大小、形狀和異常，并進行有效治i療發揮了重要的作用。不同醫學影像設備得到的是不同特性的生物組織圖像，計算機視覺檢測，如Ｘ射線反映的是骨骼組織，核磁i共振影像反映的是有機組織圖像，而醫生往往需要考慮骨骼有機組織的關系，因而需要利用數字圖像處理技術將兩種圖像適當地疊加起來，以便于醫學分析。
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