机器视觉 技术如同历史上出现各类技术方法一样，有其优势，也有其劣势，只有充分地了解它，掌握它，才能恰当地运用它，快速方便地解决存在的技术问题，为国家和社会所用，降低成本，提高效率，从而更安全、更舒适、更快捷。

1、非接触性  

       最传统的检测方法就是“眼看手摸脚行”了，历史最长，使用最广。眼看就是非接触的方法，手模脚行就是接触法了，必须与被检测物直接或间接接触才能检测。机器视觉技术就是典型的非接触检测，通过机器来“看”的方法检测。

2、高敏感性

（1）更加宽域的光谱范围  

       眼睛只能直接看见可见光，其波长在400-760nm，其它长度的肉眼无法直接观察。而机器视觉借助光电等各方法不仅可见光可视，紫外线（100-400nm)、红外线(760nm-0.3mm)、X光(0.001-100nm)等均可利用，拓宽了可视的范围，如：CCD相机的光谱响应范围为400-1100nm。

（2）更加深入的分辨力

       黑色相机的相素深度有8bit、10bit、12bit。8bit相素深度对应于0-255级，眼晴最多只能分辨40级左右（不同性别、年龄、肤色等略有不同），对裂纹缺陷来讲大概就是0.1mm宽度以上肉眼可识别，机器视觉技术则可提高10-100倍以上。机器视觉技术比人眼有更深入的分辨力，能够观察更加细微的细节。

（3）更快捷的响应速度 

       由眼睛的神经传导，响应时间大约是40ms左右，移动速度1m/s以下的物体眼睛可观察细节，超过1m/s则无法观察细节。线阵工业相机的行频一般也有几十K，最快有上百K。

3、高适应性

       机器视觉就是一台机器，自然可以根据不同的工况环境条件做不同的设计，高度适应工况，如：高温、高湿、压力、粉尘、振动、电磁、易燃易爆、高危、高强度、高重复性等较为恶劣工况。

4、一定的鲁棒性

       机器视觉的鲁棒性不强，但仍然具有一定的鲁棒性，一套系统能够满足同类不同规格的使用。从另一角度来讲，当你越过了技术门槛之后，所有有机器视觉系统其基本原理都是相通的，系统构成大同小异，从这个角度来讲其“鲁棒性”还是蛮强的。

机器视觉

5、快速发展的智能性

       随着计算性能的提高、光电技术、图像算法、控制机制、大数据存贮与传输及仿生学、神经学、心理学、工程数学等科学技术的快速发展，机器视觉越来越具备人类的智慧，更加有效智能地服务于人类服务于客户。

6、易集成性

       机器视觉系统易实现信息的集成及管理，无论是设计信息还是制造信息、检验检测信息，从而为工厂信息集成系统提供技术保证和支撑。

7、高精度

      选用高精度的图像传感器，匹配以高精度的图像算法，对机器视觉系统进行优化设计，从而实现更高精度的测量和识别、定位。

8、经济性

       虽然机器视觉经过国内外很多人的总结，但至今为止仍未形成一套完整的技术理论和技术体系，因此构造一套机器视觉系统需要多专业综合技术与实际应用充分地结合。对于大型工程项目来说，周期更长投入更多见效也较慢。

       机器视觉 在获取图像的困难及图像处理的复杂性，也受到场景照明、相机参数及位置、空间几何关系、检测物特点等影响，很难做到通用型的机器视觉，只能做到同类型一定的鲁棒性。换句话讲，有单位讲，机器视觉问题都能解决，那么他不是吹牛就是无知。尝试是必须的手段，也是唯一的手段。