随着科技的不断发展，机器视觉不断适应行业需求，其应用领域也已经越来越广泛，大大提高了生产的柔性和自动化程度。
半导体及电子行业是
机器视觉应用较早的产业之一，其中大都集中在如pcb印刷电路组装、元器件制造、半导体及集成电路设备等。如今，中国正成为世界机器视觉发展zui活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、*、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。为您解读机器视觉在工程应用中的技术难点主要体现在以下四个方面：
一、能适应各种工程应用情况，保持稳定可靠
在实际应用中即使使用恒定的光源和高质量的工业镜头，但由于系统机械误差、特别是检测产品的多样化（形状、姿态、反光度、透明度、材质纹理等）导致实际图像千变万化，难以预测，也不可能建立理想模型去预估实际情况，因此需要视觉检测系统从图像采集、光源照明到检测算法都必须有很好的适应能力，即对各种情况的检测对象都必须保持稳定的检测结果。
同时，图像采集硬件必须尽量采集到突出检测对象的图像，检测算法必须在图像存在各种失真、干扰、部分缺失、遮挡、重叠的情况下保持很好的稳定度，才能在实际当中真正可靠应用。在稳定度、可靠性得到保障的情况下，系统才有实际应用意义，脱离稳定可靠，过多限制条件下的精度没有实际意义。
二、系统的易操作性能
机器视觉系统的应用场合，大多是缺少技术人员，操作工的技术水平有限，不可能理解和调整复杂的系统参数以及复杂的检测算法原理。很多视觉系统通过调整许多参数可以使系统对不同产品能够达到较好效果，但实际应用中，操作员没有能力去调整过多难以理解的参数，导致系统的功能大打折扣。
因此，系统设计必须简化，检测算法的设计必须将检测参数精简到几个可以很好理解的参数，同时又不影响整个检测算法的效果。检测参数的调整配有可视化的辅助调整手段，提供调整建议。同时图形化的编程和可以灵活组态修改检测算法的系统具有明显的优势。在实际调试中，能够快速率地修改检测算法可以使系统更容易调整，或可调整。实际应用中，有时可提供的调整和测试时间是非常有限的。给予调试人员修改检测算法的信息往往也是有限的。要精简检测参数，实际上必须找到检测的关键点和重要点。
三、系统容易维护
实际工程应用的系统必须考虑在长期运行当中的可维护性，即出现故障如何快速排除。许多实际系统，大量采用模块化设计，分布式系统、嵌入式系统大量应用。将功能集成模块化，许多维护工作就是模块的的组合和替换。集成相机、cpu、检测软件、i/o的智能图像处理相机系统得到大量应用。一个很小体积的模块就等于以往一个庞大的系统。其稳定性、可靠性高，同时在实际工程安装、调试当中非常方便。信号线都有标准接口、软件有各种组态软件和图形化的编程软件，检测算法有通用性，不需要专业图像处理专业知识就能理解和使用。
四、系统的性价比
实际系统往往受系统性价比影响，不能采用过多昂贵的部件，性能较好的低廉的系统才能被实际接受。优化组合各种部件，取长补短达到*的性价比是衡量一个系统的重要标志。
只有全面了解了机器视觉在工程应用中的技术难点，才能在实际应用中，更好的发挥机器视觉系统的功能优势，为行业应用提供强有力的。
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