在工業領域，機器視覺技術也已經應用于工業自動化系統中，以取代傳統上的人工檢查來提高生產質量和產量。從拾取和放置、對象跟蹤到計量、缺陷檢測等應用，利用視覺數據可以通過提供簡單的通過失敗信息或閉環控制，來提高整個系統的性能。

視覺的使用并不僅僅在工業自動化領域，我們也看到了相機在日常生活中的大量應用，例如用于計算機、移動設備，特別是在中。攝像頭僅僅是在幾年前才被引入到汽車中，但是現在汽車中已經配備了大量攝像頭，以為駕駛員提供完整的360°車輛視圖。

機器視覺檢測可以改善自動化設置。集成的機器人解決方案可以快速輕松地提供機器視覺檢測的優勢。但是，即使技術有所改進，視覺也是機器人技術的一個比較“棘手”的問題。

機器視覺檢測系統最常見的功能是檢測已知物體的位置和方向，在完善硬件、程序和算法設置等環節之外，也需要充分考量照明、背景等因素。

1.照明

如果有過在低光照下拍攝數碼照片的經驗，就會知道照明至關重要。糟糕的照明會毀掉一切。成像傳感器不像人眼那樣適應性強或敏感。如果照明類型錯誤，視覺傳感器將無法可靠地檢測到物體。有各種克服照明挑戰的方法。一種方法是將有源照明結合到視覺傳感器本身中。其他解決方案包括使用紅外照明，環境中的固定照明或使用其他形式的技術，例如激光。

2.變形或鉸接

球體是計算機視覺檢測的簡單對象。如果使用模板匹配算法可能只是檢測它的圓形輪廓。但是，如果球被壓扁，它會改變形狀，同樣的方法將不再起作用，這就是變形。它會導致一些機器視覺檢測技術遭遇相當大的問題。鉸接類似，是指由可移動關節引起的變形。例如，當您在肘部彎曲手臂時，手臂的形狀會發生變化。各個鏈接(骨骼)保持相同的形狀，但輪廓變形。由于許多視覺算法使用形狀輪廓，因此變形和鉸接會使得物體識別更加困難。

3.位置和方向

機器視覺檢測系統最常見的功能是檢測已知物體的位置和方向。因此，大多數集成視覺解決方案通常都克服了這些挑戰。只要整個物體可以在攝像機圖像內被查看，檢測物體的位置通常是直截了當的。許多系統對于對象方向變化的檢測非常靈敏。但是，并不是所有的方向都是易于檢測的。雖然檢測沿一個軸旋轉的物體是足夠簡單的，但是檢測物體的3D旋轉則更為復雜。

4.背景

圖像背景對物體檢測有很大的影響。舉一個極端的例子，對象被放置在一張紙上，在該紙上打印同一對象的圖像。在這種情況下，機器視覺檢測設置可能無法確定哪個是真實的物體。完美的背景是空白的，并提供與檢測到的物體良好的對比。它的確切屬性將取決于正在使用的視覺檢測算法。如果使用邊緣檢測器，那么背景不應該包含清晰的線條。背景的顏色和亮度也應該與物體的顏色和亮度不同。

5.遮擋

遮擋意味著物體的一部分被遮住了。在前面的幾種情況中，整個對象出現在相機圖像中。遮擋是不同的，因為部分對象丟失。視覺系統顯然不能檢測到圖像中不存在的東西。有各種各樣的東西可能會導致遮擋，包括其他物體、機器人的部分或相機的不良位置。克服遮擋的方法通常涉及將對象的可見部分與其已知模型進行匹配，并假定對象的隱藏部分存在。

6.尺度

在某些情況下，人眼很容易被尺度上的差異所欺騙。機器視覺檢測系統可能被他們弄糊涂了。想象一下，你有兩個完全相同的物體，只是一個比另一個大。想象一下，您正在使用固定的2D視覺設置，物體的大小決定了它與機器人的距離。尺度的另一個問題，也許不那么明顯，就是像素值的問題。如果將機器人相機放置得很遠，則圖像中的對象將由較少的像素表示。當有更多的像素代表對象時，圖像處理算法會更好地工作，但也存在一些例外。

7.照相機放置

不正確的相機位置可能會導致以前出現過的任何問題，所以重要的是要正確使用它。嘗試將照相機放置在光線充足的區域，以便在沒有變形的情況下盡可能清楚地看到物體，盡可能靠近物體而不會造成遮擋。照相機和觀看面之間不應有干擾的背景或其他物體。

8.運動

運動有時會導致計算機視覺設置出現問題，特別是在圖像中出現模糊時。例如，這可能發生在快速移動的傳送帶上的物體上。數字成像傳感器在短時間內捕獲圖像，但不會瞬間捕獲整個圖像。如果一個物體在捕捉過程中移動太快，將導致圖像模糊。我們的眼睛可能不會注意到視頻中的模糊，但算法會。當有清晰的靜態圖像時，機器視覺檢測效果最佳。