机器视觉技术的应用领域取得了一系列重要成果，研发出众多的检测仪器及解决方案，以下仅举几例佐证：
钕铁硼永磁产品综合检测设备：专门检测各类小型钕铁硼磁性材料的尺寸及外观（注：钕铁硼材料为稀土材料的重要一类，其应用方向之一，便是用于制造种类众多的磁性导体，包括多种手机零部件材料，如扬声器、受话器、听筒、震动马达、手机摄像头、耳机等）。该设备采用机器视觉技术，快速测量钕铁硼工件的尺寸、检测其外观缺陷，并将合格品与不合格品分类输出。目前一台这样的设备可以替代10到20名质检工人，且维护费用极低。
另外，这一检测设备经过简单调整后，还可普遍适用于小型零件以及片状工件的尺寸及外观的综合检测。对钕铁硼材料及其他片状材料的制造厂家来讲，这一设备对其产品线的质量检测带来了福音，是一个填补行业性空白的设备。
图像的分割
图像分割是将图像分成若干部分，每一部分对应于某一物体表面，北京爱可信，在进行分割时，每一部分的灰度或纹理符合某一种均匀测度度量。某本质是将像素进行分类。分类的依据是像素的灰度值、颜色、频谱特性、空间特性或纹理特性等。图像分割是图像处理技术的基本方法之一，应用于诸如染色体分类、景物理解系统、机器视觉等方面。
图像分割主要有两种方法：一是鉴于度量空间的灰度阈值分割法。它是根据图像灰度直方图来决定图像空间域像素聚类。但它只利用了图像灰度特征，并没有利用图像中的其它有用信息，使得分割结果对噪声十分敏感；二是空间域区域增长分割方法。它是对在某种意义上（如灰度级、组织、梯度等）具有相似性质的像素连通集构成分割区域，该方法有很好的分割效果，但缺点是运算复杂，处理速度慢。其它的方法如边缘踪法，爱可信河北，主要着眼于保持边缘性质，跟踪边缘并形成闭合轮廓，将目标分割出来；锥体图像数据结构法和标记松弛迭代法同样是利用像素空间分布关系，将边邻的像素作合理的归并。而基于知识的分割方法则是利用景物的先验信息和统计特性，爱可信天津，首先对图像进行初始分割，抽取区域特征，然后利用领域知识推导区域的解释，Zui后根据解释对区域进行合并。
智能视觉测量系统结合多年机器视觉工业检测领域多年的图像测量技术积累，爱可信，基于高分辨远心镜头、光源系统和精密的运动控制系统，提供更友好的用户界面和更直观的交互方式，不止于此，这套测量系统在检测具有景深的细小工件时，表现更为出色，这是普通视觉系统所不能实现的，因此，这套系统在手机外壳、手机零件、电脑外壳、电脑零件、iwatch外壳等电子产品尺寸测量领域表现拔群。
虽然实现尺寸测量的方法很多，但大多数测量重复性，性和鲁棒性不高。事实表明，基于机器视觉技术的尺寸测量具有良好的连续性和高精度，大大提高了工业在线测量的实时性和准确性，同时生产效率和产品质量控制也得到明显提升。
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