机器视觉应用的分类和范围非常广泛，可以根据不同的标准进行分类。以下是几种常见的分类方式和其应用范围：

按应用领域分类：

1.工业自动化

●质量检测：检查产品的外观缺陷、尺寸精度等。

●机器人引导：引导机器人进行物料搬运、装配等任务。

●条码识别：读取产品条码用于追踪和管理。

2.医疗领域

●医学成像：如CT、MRI图像处理。

●病理分析：自动分析显微镜下的病理切片图像。

●眼科诊断：如视网膜图像的分析与诊断。

3.汽车行业

●自动驾驶：识别道路标志、行人、车辆等。

●生产检测：检测汽车零部件的质量和装配情况。

4.安防监控

●人脸识别：用于身份验证和安全监控。

●行为分析：监控并分析人员的行为，以识别潜在威胁。

5.农业

●农作物监测：监测农作物的生长状况和健康水平。

●机器采摘：引导机器人进行水果和蔬菜的采摘。

6.零售

●客流分析：分析店内客流，优化陈列和布局。

●自动结账：通过图像识别商品，自动完成结账过程。

按技术分类：

1.2D视觉

●使用普通相机捕捉二维图像，适用于大多数基础的检测和识别任务。

2.3D视觉

●使用激光、结构光或立体视觉等技术捕捉三维图像，适用于需要精确测量和复杂形状分析的应用。

3.热成像

●使用红外相机捕捉物体的热辐射图像，广泛应用于夜间监控、设备温度检测等领域。

4.光谱成像

●分析不同波长的光谱数据，应用于食品安全检测、农业监测等领域。

按处理方法分类：

1.基于传统算法

●边缘检测、特征提取、模式匹配等。

●使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行图像分类、目标检测、语义分割等复杂任务。

机器视觉技术的应用范围非常广泛，涵盖了从工业制造到日常生活的各个方面，未来随着技术的进步，其应用领域将会更加广阔和深入。