机器视觉的工业领域有哪些应用？

视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。

机器视觉在工业领域的应用非常广泛，其核心是利用图像采集设备和算法代替人眼进行检测、识别、测量和定位，从而提高生产效率、质量以及自动化水平。主要应用包括：

自动光学检测：
- 表面缺陷检测： 检测产品表面的划痕、凹坑、污渍、裂纹、毛刺、印刷错误（如错字、漏印、色差）、涂层不均等。广泛应用于汽车零部件、PCB电路板、平板显示器（FPD）、太阳能电池板、塑料制品、包装材料（瓶盖、标签）、玻璃、陶瓷等行业。
- 装配完整性检查： 确认产品上的零部件是否安装正确、齐全（如有无螺丝、垫片）、位置是否准确、标签是否贴好、密封是否到位等。例如汽车总装、电子组装、医疗器械装配等。
- 异物检测： 在食品、药品、包装等行业中检测混入的杂质（如金属、塑料、毛发、昆虫等）。
尺寸和精密测量：
- 测量产品的几何尺寸（如长度、宽度、高度、角度、孔径、圆度）、关键位置尺寸、平面度等。精度可以达到微米甚至亚微米级。
- 应用场景包括机械加工零件（如齿轮、轴类）、精密电子元件、半导体封装、PCB线宽/线距测量、瓶罐尺寸检测等。
引导与定位：
- 机器人引导： 通过视觉系统识别物体的位置和方向，引导机器人进行精准的抓取、装配、码垛、上下料、焊接、涂胶等操作。尤其是在零件随机放置（Bin Picking）的情况下，是自动化的关键。
- 精密对位： 在半导体光刻、SMT贴片机、激光打标/焊接/切割、精密组装等过程中，视觉系统精确定位工件或特征点，实现亚微米级的对准精度。
识别与分类：
- 字符识别： 识别产品上的生产日期、批号、序列号、条码（1D/2D码如QR码、DataMatrix码）、印刷字符（OCR）等。用于产品追溯、库存管理、防伪验证等。
- 图案/形状识别： 识别不同形状、图案的产品或零部件，并据此进行分类、排序或引导后续处理。
- 颜色识别与分拣： 根据颜色特征对产品进行分拣和分类，如彩色胶囊药片分装、水果分级（按色泽）、塑料颗粒分色等。
运动控制系统集成：
- 在高速生产线上（如印刷、包装、纺织、材料加工），利用视觉系统实时跟踪运动目标的位置、速度或轮廓，动态调整设备动作（如纠偏控制、飞剪控制），保证加工精度和连续性。
生产流程监控：
- 监控生产线的运行状态、物料流动、设备状态、人员操作合规性（如安全区域监控）等，及时发现异常并报警或记录。
安全和危险环境监控：
- 在人类难以进入或危险的环境（如高温、高压、有毒、放射性区域）进行远程视觉监控和检查。
- 监控生产区域内的火花、烟雾、异常动作等安全隐患。