人工智能機器視覺技術(shù)是一種模擬人類視覺能力的技術(shù)，它使計算機能夠從圖像或多維數(shù)據(jù)中解釋和理解視覺信息。這種技術(shù)在多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，以下是其中的一些典型應(yīng)用：

工業(yè)自動化

圖像識別應(yīng)用：在工業(yè)領(lǐng)域，機器視覺技術(shù)主要用于圖像識別，例如二維碼的識別。二維碼可以存儲大量數(shù)據(jù)信息，通過條碼對產(chǎn)品進行跟蹤管理。機器視覺系統(tǒng)可以方便地對各種材質(zhì)表面的條碼進行識別讀取，大大提高了現(xiàn)代化生產(chǎn)的效率。

圖像檢測應(yīng)用：檢測是機器視覺工業(yè)領(lǐng)域最主要的應(yīng)用之一。幾乎所有產(chǎn)品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端，具有諸多優(yōu)點的機器視覺在圖像檢測的應(yīng)用方面也非常的廣泛。

視覺定位應(yīng)用：視覺定位要求機器視覺系統(tǒng)能夠快速準確的找到被測零件并確認其位置。在半導體封裝領(lǐng)域，設(shè)備需要根據(jù)機器視覺取得的芯片位置信息調(diào)整拾取頭，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業(yè)領(lǐng)域最基本的應(yīng)用。

物體測量應(yīng)用：機器視覺工業(yè)應(yīng)用最大的特點就是其非接觸測量技術(shù)，同樣具有高精度和高速度的性能，但非接觸無磨損，消除了接觸測量可能造成的二次損傷隱患。常見的測量應(yīng)用包括齒輪、接插件、汽車零部件、IC元件管腳、麻花鉆、羅定螺紋檢測等。

物體分揀應(yīng)用：實際上，物體分揀應(yīng)用是建立在識別、檢測之后一個環(huán)節(jié)，通過機器視覺系統(tǒng)將圖像進行處理，實現(xiàn)分揀。在機器視覺工業(yè)應(yīng)用中常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。

醫(yī)療健康

醫(yī)療成像分析：計算機視覺技術(shù)被用于提高疾病的預測、診斷和治療。例如，通過分析醫(yī)學影像，計算機視覺可以幫助醫(yī)生快速、準確地診斷疾病。

智能交通

自動駕駛：基于深度學習的智能視覺技術(shù)在智能汽車領(lǐng)域獲得了顯著的進步。這些技術(shù)被用于ADAS（先進的駕駛員輔助系統(tǒng)），用于檢測障礙物和識別標志、交通燈、汽車、行人和各種各樣的其它物體。

安防監(jiān)控

智能監(jiān)控和國土安全：面部識別技術(shù)被用于邊界控制，以及使用專門的相機生產(chǎn)身份證件。智能監(jiān)控系統(tǒng)可以實時收集處理和傳送道路狀況數(shù)據(jù)，提高公共安全。

其他應(yīng)用

生物特征識別：智能視覺技術(shù)也被廣泛應(yīng)用于個人身份認證，例如蘋果的iPhone X就具備3D面部識別功能。

人工智能機器視覺技術(shù)在工業(yè)自動化、醫(yī)療健康、智能交通、安防監(jiān)控等多個領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以預見，未來人工智能機器視覺技術(shù)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮作用，為人類社會帶來更多的便利和進步。