机器视觉检测的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的***工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。典型结构编辑一个典型的机器视觉系统包括以下三大块：照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到效果。目前，国内汽车安全数字化服务商很多，但开发基于物联网数字化的视觉疲劳检测系统，武汉华信数据系统有限公司***基于车联网的驾驶员疲劳检测系统的空白，并与多家汽车制造商进行合作。汽车行业的安全保障始终是一个不变的话题，只有想顾客之所想，顺应汽车行业发展的，才是汽车行业未来发展的宏源理念！研究多元信息的快速融合方法，提高疲劳检测的可靠性和准确性，从而研制稳定可靠的驾驶员疲劳监测系统。它检测的方法很多，比如：人脸快速检测方法、疲劳程度检测方法、疲劳驾驶问题检测等等。检测玻璃瓶颈的宽度（E–边到边）、高度(H)和螺纹宽度(T)。平面度检测检查容器顶部是否在微调过程中因不均匀切割而导致出现头发、丝线或波浪状平面。污染物检测检测容器侧壁上的任何缺陷，包括在注塑成型过程中堆积产生的灰尘、伤痕、污点以及内置或表面颗粒物质。破碎的顶部检测验证玻璃容器顶部没有空洞、芯片、丢失的玻璃和碎片。还可确定软木的存在。其他检测条码/二维码验证、标签控制号(LCN)验证、倾斜标签检测、折角标签检测、标签存在检查等视觉检测的优势编辑1、非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。2、具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。金属表面缺陷检测基于视觉与图像处理技术[产品简介]金属表面缺陷检测仪采用图像采集设备和图像处理算法,可以识别金属卷材、带材表面的缺陷,如常见的辊印、划痕、锈痕、羽纹.粘结、折印等,广泛应用于钢铁、有色金属,有助于减少漏检发生率,提高了产品的质量,使冶金带钢的生产管理者彻底摆脱了无法学握产品表面质量的状态。)