機(jī)器視覺應(yīng)用的分類和范圍非常廣泛，可以根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類。以下是幾種常見的分類方式和其應(yīng)用范圍：

　　按應(yīng)用領(lǐng)域分類：

　　1.工業(yè)自動化

　　●質(zhì)量檢測：檢查產(chǎn)品的外觀缺陷、尺寸精度等。

　　●機(jī)器人引導(dǎo)：引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行物料搬運(yùn)、裝配等任務(wù)。

　　●條碼識別：讀取產(chǎn)品條碼用于追蹤和管理。

　　2.醫(yī)療領(lǐng)域

　　●醫(yī)學(xué)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(wǎng)膜圖像的分析與診斷。

　　3.汽車行業(yè)

　　●自動駕駛：識別道路標(biāo)志、行人、車輛等。

　　●生產(chǎn)檢測：檢測汽車零部件的質(zhì)量和裝配情況。

　　4.安防監(jiān)控

　　●人臉識別：用于身份驗(yàn)證和安全監(jiān)控。

　　●行為分析：監(jiān)控并分析人員的行為，以識別潛在威脅。

　　5.農(nóng)業(yè)

　　●農(nóng)作物監(jiān)測：監(jiān)測農(nóng)作物的生長狀況和健康水平。

　　●機(jī)器采摘：引導(dǎo)機(jī)器人進(jìn)行水果和蔬菜的采摘。

　　6.零售

　　●客流分析：分析店內(nèi)客流，優(yōu)化陳列和布局。

　　●自動結(jié)賬：通過圖像識別商品，自動完成結(jié)賬過程。

　　按技術(shù)分類：

　　1.2D視覺

　　●使用普通相機(jī)捕捉二維圖像，適用于大多數(shù)基礎(chǔ)的檢測和識別任務(wù)。

　　2.3D視覺

　　●使用激光、結(jié)構(gòu)光或立體視覺等技術(shù)捕捉三維圖像，適用于需要精確測量和復(fù)雜形狀分析的應(yīng)用。

　　3.熱成像

　　●使用紅外相機(jī)捕捉物體的熱輻射圖像，廣泛應(yīng)用于夜間監(jiān)控、設(shè)備溫度檢測等領(lǐng)域。

　　4.光譜成像

　　●分析不同波長的光譜數(shù)據(jù)，應(yīng)用于食品安全檢測、農(nóng)業(yè)監(jiān)測等領(lǐng)域。

　　按處理方法分類：

　　1.基于傳統(tǒng)算法

　　●邊緣檢測、特征提取、模式匹配等。

　　●使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割等復(fù)雜任務(wù)。

　　機(jī)器視覺技術(shù)的應(yīng)用范圍非常廣泛，涵蓋了從工業(yè)制造到日常生活的各個(gè)方面，未來隨著技術(shù)的進(jìn)步，其應(yīng)用領(lǐng)域?qū)訌V闊和深入。