机器视觉的使用，机器视觉使用广泛，如安防、制造、教育、出书、医疗、交通、军事领域等。在这些机器数额的使用中，智能图画处理全是不可或缺的，这儿仅简要介绍其间几个方面的使用。

　　常见机器视觉使用场合

　　(1)智能制造为了完成中国智能制造2025这一宏伟目标，离不开机器视觉。例如，在智能图画处理一直处于领先地位的广东迅通科技股份有限公司(以下简称“迅通科技”)针对这一规定开宣布了机器视觉剖析仪渠道。

　　该系统经过智能图画辨认方式，主动检测种类是不是正确，定位是不是精确，完全代替了人工操作，检测精确率达到100%。

　　此前，每个工位规定4个工人用眼睛来检查、定位16品种型限位器，职工不只很容易疲劳，还常常出现差错。

　　(2)教育考试考试试卷常常发现因排版或印刷错误影响学生考试，利用智能图画处理技能，机器主动对印刷后的试卷和原版试卷进行比对，发现不一致之处，会主动提示并报警，完全替代之前只能经过人工对试卷进行校验。

　　(3)出书印刷和教育考试相似，专业出书印刷厂由于印刷的图书、报纸杂志，及其承接来自企业商品包装和宣扬材料的品种多，数量大，排版和印刷中常常出错。

　　为此，需组织不少专业人员进行校正，消耗大量的资金和时刻。经过利用智能图画处理技能进行主动校正，既提高了校正精确度，又缩短了校正时刻，减少了印刷成本，缩短了出书物的交付周期。

　　(4)安防监控这是当前备受机器视觉重视的一个领域。机器视觉打破了传统视频监控系统的约束，增加了系统的智能，使得智能视频剖析得以逐步完成。

　　以公共场所的视频监控为例，经过运用机器视觉技能，能够完成对可疑人物的主动检测、人脸辨认、实时盯梢，必要时还能够完成多摄像机接连盯梢，一起宣布告警，存储现场信息内容内容内容。

　　(5)智能交通机器视觉在交通领域有着广泛的使用。例如，在高速公路上及卡口处，对来往车辆进行车型、牌照等辨认，乃至对行进车辆的违规行为进行辨认。

　　在汽车上对驾驭员面部图画进行剖析，判断驾驭员是不是处于疲劳驾驭状况。再如，无人驾驭汽车借助于机器视觉技能，使用摄像头、激光/毫米波/超声波雷达、GPS等感知道路环境信息内容内容内容，主动规划和控制车辆的安全行进。

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