在行业应用方面，机器视觉检测系统，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。 [6] 产展编辑机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，机器视觉检测原理，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。
机器的组成：动力部分：是机器能量的来源，它将各种能量转变为机器能（又称机械能）。工作部分：直接实现机器特定功能、完成生产任务的部分。传动部分：按工作要求将动力部分的运动和动力传递、转换或分配给工作部分的中间装置。控制部分：是控制机器起动、停车和变更运动参数的部分。 [3] 主要特点编辑①它们都是一种人的实物的组合；②它们各部分之间具有确定的相对运动，即当其中一件的位置一定时，则其余各件的位置也就跟着确定了；③在生产过程中它们能代替人类的劳动来完成有用的机械功(如刨床的刨削工件)或转换机械能(如发电机将机械能转换为电能及内燃机将热能转换为机械能)。凡同时具备上列三个特征的便称为机器。 [1]
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