人工智能机器视觉技术是一种模拟人类视觉能力的技术，它使计算机能够从图像或多维数据中解释和理解视觉信息。这种技术在多个领域都有广泛的应用，以下是其中的一些典型应用：
工业自动化
图像识别应用：在工业领域，机器视觉技术主要用于图像识别，例如二维码的识别。二维码可以存储大量数据信息，通过条码对产品进行跟踪管理。机器视觉系统可以方便地对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。
图像检测应用：检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一。几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，具有诸多优点的机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。
视觉定位应用：视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
物体测量应用：机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。
物体分拣应用：实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
医疗健康
医疗成像分析：计算机视觉技术被用于提高疾病的预测、诊断和治疗。例如，通过分析医学影像，计算机视觉可以帮助医生快速、准确地诊断疾病。
智能交通
自动驾驶：基于深度学习的智能视觉技术在智能汽车领域获得了显著的进步。这些技术被用于ADAS（先进的驾驶员辅助系统），用于检测障碍物和识别标志、交通灯、汽车、行人和各种各样的其它物体。
安防监控
智能监控和国土安全：面部识别技术被用于边界控制，以及使用专门的相机生产身份证件。智能监控系统可以实时收集处理和传送道路状况数据，提高公共安全。
其他应用
生物特征识别：智能视觉技术也被广泛应用于个人身份认证，例如苹果的iPhone X就具备3D面部识别功能。
人工智能机器视觉技术在工业自动化、医疗健康、智能交通、安防监控等多个领域都有广泛的应用。随着技术的不断发展，我们可以预见，未来人工智能机器视觉技术将在更多领域发挥作用，为人类社会带来更多的便利和进步。
