机器视觉系统的应用优势主要体现在精度高和可靠性高的重复性检测任务中，因此，其广泛应用在这些行业的生产流程中。在决定一个机器视觉系统的需求及应用时，我们需要考虑很多因素。

    对于机器视觉系统在检测任务中需要实现什么，检测任务通常分为如下几类：

    1、测量或计量；

    2、读取字符或编码（条形码）信息；

    3、检测物体的状态；

    4、认知和识别特殊的特性棗模式识别；

    5、将物体与模板进行对比或匹配；

    6、为机器或机器人导航检测流程可以包含只有一个操作或包含多个与检测任务相关的任务。

    为了确认系统的检测任务，首先应该明确检测类型，例如缺陷检测、瑕疵检测等。其次需要确认检测速度，系统检测每一个部件需要多少时间？

    这个不只是由PC的速度决定，还受生产流水线速度的影响。很多机器视觉包含了时钟/计时器，所以检测操作的每一步所需要的时间都可以准确测量，从这些数据，我们就可以修改我们的程序以满足时间上的要求。通常，一个基于PC的机器视觉系统每一秒可以检测20-25个部件，与检测部件的多少和处理程序以及计算机的速度有密切关系。

    随着制造业的快速增长，产品品质问题日渐突出。普通的人工检测，已不能满足消费者品质的要求.利用机器视觉系统，可对流水线上各种形状，大小的零部件进行高精度测量。

    检测内容：表面检测；污点、划痕、边缘缺失、裂纹、颜色区分；尺寸检测：间距、大小、形状、孔径、扭曲变形等。其典型应用如下：

    1、在食物包装中检测数据代码；

    2、自动检测部件用于正确的安装；

    3、为机器人的捡起（pick）和放置（place）动作提供向导；

    4、在制药中效验药品的颜色；

    5、读取部件的条形码、以及在产品上的标识等。

    机器视觉系统可以提高生产的柔性和自动化程度，它直接影响输入数据的质量和应用效果。是用于生产、装配或包装的有价值的机制。它在检测缺陷和防止缺陷产品被配送到消费者的功能方面具有不可估量的价值。