伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，视觉检测公司，例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。

通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率。机器视觉检测凭借它自动化、客观、非接触和*的特点已经完全能代替人工来检测这些单一、重复性的程序。

现代生产加工中，已不可离开齿轮的应用，齿轮在长期生产后会产生磨损，机器视觉检测，严重的磨损会导致齿轮传动精度损失、粉尘增加、损坏加工件甚至出现工程事故。

大型齿轮的检测，往往伴随着齿有一定高度，且齿轮不规则。传统的光学检测方法测量该类型齿轮时，会遇到以下几个问题无法解决：1）物体有高度，成像有近大远小的缺点，导致测量精度非常差。2）齿轮不规则，算法无法应对不规则物体测量。3）边缘锐度低，精度差。4）成像会有阴影。

机器视觉检测在工业机器人和服务机器人上的区别，首先就是应用场景。在工业机器人的环境里，计算机视觉看到的场景是相对单一，但服务机器人的应用场景就要复杂很多。场景之外，便是精度方面。在工业机器人里面，计算机视觉的辨识精度一定是在毫米级以下的，包括静态的辨识精度和动态的辨识精度，机器视觉检测系统，静态指的是相机或者观测物品相对处在一个静止的状态，它这个时候的辨识精度取决于相机的分辨率，合肥视觉检测，包括物品的边缘是否清晰，差异化是否很明确，这个时候精度甚至可以达到微米级以下，服务机器人大部分的精度并不会很高，可能会在厘米级以上。