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在智能制造的場景中，流水線生產方式、產品質量通過肉眼來進行檢測效率低下，而機器視覺就不同了，不但反應快、效率高，而且還能杜絕殘次品流向市場。所以說，機器視覺常規的應用，就是工業領域。
機器視覺如今已經成的風口，這主要還是得益于機器視覺定位應用廣泛。交通領域中，可以利用機器視覺來識別車牌、發現違章、肇事車輛，另外水文觀測、地質災害預警識別等領域，機器視覺都將會發揮重要的作用。
目前，我國機器視覺產業已經吸引了大量的者進入，其中發展速度較快的細分產業是人臉識別與圖像識別。這兩個分支行業，在金融、安防以及交通領域較為集中。這些細分領域的者，大多都具有自身技術優勢，并將為各類場景提供應用解決方案來盈利。
機器視覺從總體上來看，可以大概分為計算機視覺與工業視覺，前者主要應用在智能生活領域，后者主要集中在智能制造。不過從機器視覺產業的構成來看，視覺處理軟件、鏡頭、工業相繼、圖像處理單元、圖像采集卡都是必不可少的幾個環節。因此，從產業鏈上發力，將會尋找到更多的機會。
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