机器视觉的应用是什么？简单来说就是通过光学装置和非接触式的传感器来采集和接受物体和图像，以此获得所需要的物体信息，最后控制机器人来操作。

前面我们说的是工业机器视觉在工业领域的应用，而另外一个计算机视觉则是应用于像无人驾驶、人脸识别等视觉技术，他强调的是让计算机拥有客观的三维场景的感知能力、识别能力和理解能力，也就是对质的分析。

那么机器视觉有哪几个基本功能呢？

就现在的技术来说，机器视觉的基本功能可以分成四个类别，分别是模式识别、视觉定位、尺寸测量、外观检测，现在的技术应用基本也都是在这个分类来逐渐展开的。

模式识别：模式识别也成为表面缺陷检测，他是对产品表面信息的正确、有无、破损、刮伤、颜色、等检测。

视觉定位：视觉定位主要是识别物体所在的位置坐标以及物体的角度信息。

尺寸测量主要是指将图像的像素信息校准成常用的测量单位，然后精确计算图像的几何尺寸。其优势在于测量精度高、产量高、形式复杂。例如，由于人眼测量的困难，一些高精度的产品只能在之前取样，机器视觉之后才能实现全面检测。

外观检测主要检测产品的外观缺陷，最普遍的包含表面装配缺陷（如漏装、混料、错配等）、表面印刷缺陷（如多印、漏印、重印等）以及表面形状缺陷（如崩边、凸起、凹坑等）。由于一般产品外观缺陷的多样性，机器视觉中的检测应用比较困难。

从技术实现的难度来看，识别、定位、测量和检测的难度越来越大，基于四个基本函数的各种细分函数也不同。