机器视觉系统是指利用机器替代人眼做出各种测量和判断。机器视觉是工程领域和科学领域中的一个非常重要的研究领域，它是一门涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多个领域的综合性学科，其能以及应用范围随着工业自动化的发展逐渐完善和推广，其中图像传感器、CMOS和CCD摄像机、DSP、ARM嵌入式技术、图像处理和模式识别等技术的快速发展，有力动了机器视觉的发展。

据统计，混凝土桥梁的损坏有90%以上都是由裂缝引起的，因此对桥梁的健康检测主要是对桥梁表观的裂缝进行检测与测量。基于机器视觉的桥梁检测技术主要包括三部分内容：桥梁表观图像的获取技术、基于图像的裂缝自动识别理论与算法以及基于图像的裂缝宽度等病害程度定量化测量方法。

基于机器视觉的自动化、智能化检测技术已经在道路、隧道上得到了成功应用，在桥梁上也得到了初步的应用，但主要集中在视线开阔的高空混凝土构件表观图像获取技术上，在病害的自动识别方面仍停留在理论研究阶段，还无法应用于实际工程当中。

针对量大面广的混凝土梁体，智能化视频桥梁检测车进入理论与关键部件模型的研制阶段，但是受到桥梁细小裂缝自动识别与清晰图像快速化获取难度大的限制，目前离达到实用化程度的要求还相距甚远。

机器视觉检测设备-锂电池缺陷视觉检测系统

产品优势：(l)准确率高:可准确识别涂布刮痕、极片残损、极耳焊接不对称等现象，准确率远远高于人眼检测。

(2)具有客观重复性:排除了电池检测结果受检测人员主观意愿、情绪、视觉疲劳等人为因素的影响，可信度高。

(3)速度快、、成本低:用人眼观察时检测数量能达到15m/min，而用机器视觉检测时能达到60-80m/min，大大提高了生产率，同时也节约了人力成本。