在医学领域，机器视觉主要用于医学辅助诊断。首先采集核磁i共振、超声波、激光、Ｘ射线、γ射线等对人体检查记录的图像，再利用数字图像处理技术、信息融合技术对这些医学图像进行分析、描述和识别，后得出相关信息，对辅助医生诊断人体病源大小、形状和异常，并进行有效治i疗发挥了重要的作用。不同医学影像设备得到的是不同特性的生物组织图像，如Ｘ射线反映的是骨骼组织，核磁i共振影像反映的是有机组织图像，而医生往往需要考虑骨骼有机组织的关系，因而需要利用数字图像处理技术将两种图像适当地叠加起来，以便于医学分析。
工业化环节的人工智能应用，绝大多数都与机器视觉技术有关，投资方都急切的希望能通过神经网络软件，对自动化生产线上的视觉处理环节进行教育训练，得到准备的动作与品质数据，越来越多的替代人工操作部分。目前在操作动作的人工智能应用部分，由于处理起来相对简单，自动视觉检测系统，可以采用较为成熟的视觉处理软件对设备进行教育训练，短期内就能获得较好的效果，快速取代操作员人的工作。
如今，随着工业4。0的到来，机器视觉检测技术在工业自动化中逐渐起着十分重要的地位，机器视觉检测设备技术的不停，鞭策了工业自动化、智慧安防以及人工智能等行业的进步，机器视觉技术的发展为这项技术所能应用的领域也带来了更多发展潜力与机会。大家都说人类感知外界信息的80%是通过眼睛获得的，图像包罗的信息量是巨大的。那么机器视觉技术的出现，就是为机器设备安上了感知外界的眼睛，使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。
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