全球机器视觉主要分为以下两类：
一类是用于大规模或者高测试要求的生产线上，如包装、印刷、分拣等，机器视觉系统，或者在野外、核电等不适合人员工作的环境中，利用机器视觉方式代替传统人工测量或检试，同时实现人工条件下无法达到的可靠性、精.确度及自动化程度。
另一类应用是必须用到高性能、精密机器视觉组件的专业设备制造，典型代表是最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体制造设备。从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，国内机器视觉，这类设备都依赖于高精度的视觉测量以对运动部件进行导引与定位。例如，镇江机器视觉，如果锡膏印刷工序存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现，那么返修的成本将会是原成本的100倍以上。
纵观行业发展，对于整个图像采集与图像处理技术的发展而言，我们可以发现，当信号处理技术有了显著提高时，由于图像采集环节中的核心组件——图像传感器并不能随着信号处理技术的提高而得到升级，linux 机器视觉，最终造成两环节应用之间的不协调，但传感器功能的不足却是可以由信号处理技术来进行弥补的。如此说来，将图像采集与处理技术的结合将会是解决机器视觉系统升级制约的不错手段，在应用领域中，有着绝.对的需求。
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