目前機(jī)器視覺(jué)技術(shù)主要在電子及半導(dǎo)體、汽車制造、醫(yī)藥制造等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，其中在電子及半導(dǎo)體中的應(yīng)用約為47%，在汽車制造中的應(yīng)用約為16%，在醫(yī)藥制造行業(yè)中的應(yīng)用約為7%，在其它行業(yè)中的應(yīng)用約為 30%。隨著汽車電動(dòng)化、網(wǎng)聯(lián)化、智能化、共享化浪潮的席卷，機(jī)器視覺(jué)在汽車制造領(lǐng)域中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛和深入，應(yīng)用占比也越來(lái)越重，其在汽車制造智能制造行業(yè)中的主要應(yīng)用如下。

a.引導(dǎo)和定位。一般采用 3D 視覺(jué)，準(zhǔn)確定位并引導(dǎo)機(jī)器手臂尋找物料位置，抓取物料放到指定位置進(jìn)行上下料操作；

b.外觀檢查。這是取代人眼最多的環(huán)節(jié)，取代人眼進(jìn)行零件缺陷檢查，如機(jī)加工環(huán)節(jié)的劃傷、磕碰傷等缺陷，裝配環(huán)節(jié)多裝、漏裝、錯(cuò)裝和裝反等缺陷；

c.高精度檢測(cè)。測(cè)量是工業(yè)的基礎(chǔ)，對(duì)于人眼無(wú)法識(shí)別的0.01～0.02 mm甚至微米的高精密度零件必須使用機(jī)器識(shí)別完成；

d.智能識(shí)別。對(duì)圖像進(jìn)行處理、分析和理解，識(shí)別目標(biāo)對(duì)象，并進(jìn)行數(shù)據(jù)的追溯和采集。應(yīng)用大數(shù)據(jù)進(jìn)行快速收斂，在海量信息中尋找關(guān)鍵特征。

e.智能互聯(lián)。主要應(yīng)用為汽車的無(wú)人駕駛技術(shù)，在智能制造場(chǎng)景中將操作人員、工藝設(shè)備、生產(chǎn)物料、生產(chǎn)環(huán)境等數(shù)據(jù)互聯(lián)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)、智能優(yōu)化、智能預(yù)測(cè)等展示出工業(yè)4.0的威力。