机器视觉系统在工业自动化、质量控制、安防监控等领域应用广泛，其优缺点如下：

优点：

1. 高精度与一致性：

   • 超越人眼： 能够检测微米级的缺陷（如裂纹、划痕），测量精度远超肉眼。
   • 零疲劳： 可24/7不间断工作，检测结果稳定一致，不受情绪、疲劳、主观判断影响。

2. 高速高效：

   • 处理速度快： 每秒可处理数百甚至数千个零件（如生产线上的产品），大幅提高生产效率。
   • 并行处理： 可同时对多个位置或特征进行分析。

3. 非接触式测量：

   • 无损检测： 不接触被测物体，避免损伤表面（如精密元件、易碎品）。
   • 安全卫生： 适用于危险环境（高温、辐射）或要求高洁净度的场景（如食品、制药）。

4. 强大的信息处理能力：

   • 复杂识别： 可识别复杂图案（OCR字符识别、复杂装配）、微小细节。
   • 客观量化： 提供客观、可量化的尺寸、位置、颜色、缺陷等级等数据。

5. 提高安全性：

   • 替代人工： 可在危险区域（如焊接、化学环境）代替人工检查，保障人员安全。
   • 安保识别： 实现人脸识别、车牌识别、行为监控，增强安防能力。

6. 任务范围广：

   • 多场景应用： 适用于检测、测量、识别、引导定位（如机器人抓取）、条码读取等多种任务。

7. 数据记录与管理：

   • 过程追溯： 所有检测结果可存储、追溯，便于质量分析、过程改进和产品追溯。

缺点：

1. 初期成本较高：

   • 硬件成本： 高品质相机、镜头、光源、采集卡、工控机等硬件投入较大。
   • 开发成本： 系统集成、软件开发、调试、维护需要专业人员和资源。
   • 知识壁垒： 需要光学、图像处理、机械电子等多领域交叉知识。

2. 灵活性有限（对变化敏感）：

   • 环境依赖： 光照变化、震动、灰尘、油污等环境因素会显著影响成像质量和检测结果。
   • 调参敏感： 算法参数（阈值、对比度等）需要精确设定，微小变化可能导致误判。
   • 适应能力弱： 产品变更（形状、颜色、材质）或新产品上线通常需要重新配置算法和光源方案，灵活性不如人。

3. 复杂场景处理能力局限：

   • 规则依赖： 基于预设规则的传统算法难以处理高度复杂、不规则或未知的缺陷模式，易受纹理背景干扰。
   • 深度学习挑战： AI模型（如深度学习）需要大量、高质量标注数据进行训练，且模型可能“黑盒化”，可解释性差。

4. 对目标对象有一定要求：

   • 表面特性： 高反光、透明、结构复杂物体的可靠成像和检测难度大。
   • 位置姿态： 物体位置、角度变化过大可能超出相机视野或算法识别范围。

5. 维护与技术支持：

   • 持续维护： 需定期维护（清洁镜头、校正、更换光源），保证系统稳定性。
   • 专业支持： 系统出现问题需要专业技术支持，可能依赖供应商服务。

6. 无法进行主观判断：

   • 缺乏理解： 无法像人一样进行综合判断、理解情境或评估美学品质（如细微色差的艺术品）。

总结：

机器视觉系统在精度、速度、稳定性和客观性方面优势显著，能大幅提升自动化水平和质量管控能力。但其部署成本较高，对环境和目标变化敏感，在处理高度复杂、多变或需要主观判断的任务时存在局限。是否采用及如何设计系统，需要根据具体应用场景（检测要求、预算、环境条件、灵活性需求）权衡利弊，并可通过结合AI技术（如深度学习）来拓展其在复杂场景下的应用边界。