機器視覺技術的應用面非常的廣闊，目前主要應用的領域有 ：

     工業檢測領域、醫學檢測領域、機器人技術、航空航太技術、監控管理等。

     而在工業檢測領域中，機器視覺應用的範圍包括產品外觀（外包裝）的檢測、積體電路板的封裝檢測、產品尺寸的在線檢測、微小零件的尺寸檢測等；在醫學檢測領域，圖像等輔助檢測技術的出現，使醫學稱爲真正意義上的科學，通過運用圖像技術和資訊融合技術對X 射線 圖、核磁共振圖像、CT 掃描圖像等醫學檢測圖像的分析，提高了分析結果的可靠性，爲醫生的診斷提供了方便。

AI工業視覺檢測是一項強大的技術，已經在各種製造行業中廣泛應用，並在提高產品質量、生產效率和成本控制方面取得了顯著的成就。AI工業視覺檢測與傳統工業視覺檢測方法相比具有一些顯著的區別和優勢。

自動學習能力：AI工業視覺檢測系統可以通過機器學習演算法自動學習和調整，無需手動編程。它們可以從大量資料中提取模式和特徵，從而 地適應不同產品和生產環境。

適應性和靈活性：AI視覺系統通常 靈活，能夠應對多樣性 的產品和生產線。它們可以根據新的檢測任務進行快速訓練，而傳統系統可能需要重新編程或配置。

的檢測準確性：AI工業視覺系統在檢測複雜的特徵和缺陷時往往更準確，因爲它們可以處理更多的資料和變化。這使得它們能夠檢測到人眼難以察覺的細微問題。

實時性：AI視覺系統通常能夠以 的速度進行實時檢測，因爲它們可以在毫秒級別內分析圖像，並在生產線上迅速作出決策。

自動缺陷分類：AI工業視覺系統可以自動分類檢測到的缺陷，而不僅僅是檢測它們的存在。這有助於 地理解和管理生產過程中的問題。

 

資料分析和預測性維護：AI視覺系統能夠收集和分析大量資料，這些資料可以用於預測性維護和生產優化。它們可以識別潛在問題並提前採取措施，以減少停機時間和不良品率。

降低人力成本：AI工業視覺檢測可以減少對人工操作和檢查的依賴，從而降低人力成本，特別是在大規模生產中。

應對複雜環境：AI工業視覺系統可以 地應對複雜的生產環境，如變化的光照、背景干擾和雜散物體。