機器視覺應用的分類和范圍非常廣泛，可以根據不同的標準進行分類。以下是幾種常見的分類方式和其應用范圍：

　　按應用領域分類：

　　1.工業自動化

　　●質量檢測：檢查產品的外觀缺陷、尺寸精度等。

　　●機器人引導：引導機器人進行物料搬運、裝配等任務。

　　●條碼識別：讀取產品條碼用于追蹤和管理。

　　2.醫療領域

　　●醫學成像：如CT、MRI圖像處理。

　　●病理分析：自動分析顯微鏡下的病理切片圖像。

　　●眼科診斷：如視網膜圖像的分析與診斷。

　　3.汽車行業

　　●自動駕駛：識別道路標志、行人、車輛等。

　　●生產檢測：檢測汽車零部件的質量和裝配情況。

　　4.安防監控

　　●人臉識別：用于身份驗證和安全監控。

　　●行為分析：監控并分析人員的行為，以識別潛在威脅。

　　5.農業

　　●農作物監測：監測農作物的生長狀況和健康水平。

　　●機器采摘：引導機器人進行水果和蔬菜的采摘。

　　6.零售

　　●客流分析：分析店內客流，優化陳列和布局。

　　●自動結賬：通過圖像識別商品，自動完成結賬過程。

　　按技術分類：

　　1.2D視覺

　　●使用普通相機捕捉二維圖像，適用于大多數基礎的檢測和識別任務。

　　2.3D視覺

　　●使用激光、結構光或立體視覺等技術捕捉三維圖像，適用于需要精確測量和復雜形狀分析的應用。

　　3.熱成像

　　●使用紅外相機捕捉物體的熱輻射圖像，廣泛應用于夜間監控、設備溫度檢測等領域。

　　4.光譜成像

　　●分析不同波長的光譜數據，應用于食品安全檢測、農業監測等領域。

　　按處理方法分類：

　　1.基于傳統算法

　　●邊緣檢測、特征提取、模式匹配等。

　　●使用卷積神經網絡(CNN)等深度學習模型進行圖像分類、目標檢測、語義分割等復雜任務。

　　機器視覺技術的應用范圍非常廣泛，涵蓋了從工業制造到日常生活的各個方面，未來隨著技術的進步，其應用領域將會更加廣闊和深入。