机器视觉是人工智能的一个分支，发展迅速。简言之，机器视觉就是用机器来代替人的眼睛进行测量和判断。计算机视觉系统是通过机器视觉产品将摄取的物体转化为图像信号，图像系统通过对图像信号的各种操作来提取物体的特征，然后根据识别结果来控制设备在现场的动作。机器视觉是实现工业自动化和智能化必不可少的手段，相当于人的视觉在机器上的延伸，机器视觉具有自动化程度高、效率高、精度高以及对不良环境的适应能力强等优点，今天就给大家介绍机器视觉在工业自动化中的五大应用优势
一、指导和定位
目测定位要求机器视觉系统能快速、准确地找到被测部件并确定其位置，上下料采用机器视觉进行定位，引导机械手精确地抓取。
机器人导引和定位是机器视觉和机器人相结合的最常见应用场景。机械人的位置引导大致可以分为三种模式：，即将照相机安装在机架上，不随机械人的移动
固定式摄象机模式即摄象机安装在设备架上，不随机器人的移动而移动，从左到右依次分为抓取条件、抓取偏移校正条件和抓取定位条件。在抓取工况下，摄像机对传送来的物料进行拍照和粗略定位，将定位信息传送给机器人，使机器人能根据定位信息抓取来料，这样可以减少对工位间传送机构精度的要求，保证抓取的稳定性。
活动摄像机模式即摄像机安装在机械手的顶部，与机械手一起移动。虽然不同于上面提到的固定摄像机模式，但是固定摄像机模式和移动摄像机模式在功能上殊途同归，都可以实现定位抓取和引导放置。这两种系统在保证功能的同时，还可以提供更多的安装机会，以适应不同的环境和硬件条件
为了提高硬件安装的适应性，将固定摄像机和移动摄像机模式结合起来，针对不同的设备安装场景，固定摄像机模式和移动摄像机模式也可以组合
2.外观检查试验
生产
3.精确探测
有的产品精密度较高，可达0.01~0.02 m，甚至可达 u级，人眼不能用机器检测。在生产生活中，每件产品都需要检验合格，需要检验合格证，要说检验在机器视觉上应用最广泛，应该是没有人会有意见的。以往机器视觉发展较慢的时期，人工肉眼检测常常遇到许多问题，如准确率太低，容易出现误差，无法连续工作，容易疲劳，费时费力。计算机视觉的大量应用使产品生产和检测进入了高度自动化。
4.身份
图象
5.物体分类
目标分拣应用在机器视觉应用环节中，是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统对目标图像进行处理，结合机械手的使用来实现产品分拣。以前的流水线，是用人工方法把材料放进注塑机上，然后再进行下一个工序。如今则采用自动化设备分料，其中利用机器视觉系统对产品的图象进行抓取、图象分析，输出结果，再通过机器人，将相应的物料，放置在固定位置，从而实现工业生产的智能化、现代化、自动化。
概述
随着工业的发展和工业4.0时代的到来，机器的智能化也逐步成为现实。尤其是近几年工业自动化中机器视觉技术的发展，视觉技术的不断更新和迭代，使其在智能制造中的地位日益凸显，也带动了工业自动化、人工智能、智能制造等各领域的进步，为各领域的发展注入了强大的推动力。