1.2.3 应用领域

机器视觉在很多领域已经得到了广泛应用：

1）工业自动化生产线：将图像和视觉技术用于工业自动化，可以提高生产效率和生产质量，同时还可以避免由于人的疲劳、注意力不集中等带来的误判。具体应用有工业探伤、自动流水线和装配、自动焊接、PCB检查以及各种危险场合工作的机器人等。

2）视觉导航：用于无人驾驶飞机、无人驾驶汽车、移动机器人、精确制导及自动巡航装备捕获目标和确定距离，既可以避免人的参与及由此带来的危险，也可提高精度和速度。无人驾驶汽车技术运用了各种摄像头、激光设备、雷达传感器等，并根据摄像头捕获到的图像及利用雷达和激光设备的相互配合来获取汽车当前的速度、前方的交通标识、所在车道、与周围行人与汽车的距离等信息，并以此来做出加速、减速、停车、左转、右转等判断，从而控制汽车实现无人驾驶。

3）光学字符识别：阅读信件中的手写邮政编码和自动号码牌识别。

4）机器检验：快速检验部件质量，用立体视觉在专用的光照环境下测量飞机机翼或汽车车身配件的容差。

5）零售业：针对自动结账通道的物体识别及基于人脸识别的支付功能。

6）医学成像：配准手术前和手术中的成像，或关于人类老化过程中大脑形态的长期研究。

7）人机交互：让计算机借助人的手势、嘴唇动作、躯干运动、表情等了解人的要求而执行指令，这既符合人类的互动习惯，也可增加交互便捷性和临场感。如微软公司应用于Xbox360上的Kinect包括了人脸检测、人脸识别与跟踪、动作跟踪、表情判断、动作识别与分类等机器视觉领域的前沿技术。

8）虚拟现实：飞机驾驶员训练、手术模拟、场景建模、战场环境仿真等。

更多的应用可参考David Lowe的工业视觉应用网页（网址为http://www.cs.ubc.ca/spider/lowe/vision.html）。总之，机器视觉的应用是多方面的，它会得到越来越广泛的应用。