1，谷物识别与分级：对大米、小麦、玉米以及其他谷物的识别和分级，例如根据应力裂纹、形态、染色后颜色特征等，应用神经网络、高速滤波等技术来进行识别和分类。
2，农副产品的出厂质量检测，如包装、缺损，对肉类、各种农副产品、蔬菜、瓜果产品的出厂包装、质量合格检测等。
3，机器视觉技术在农业生产自动化中的应用：在动植物的生长过程中，根据对其生长情况的精确自动地进行监测，可以有效的控制动植物的生长环境，以满足动植物生产所需。
4，瓜果品质无损检测：通过工业相机、图像采集卡等图像采集设备，采集瓜果的形态、颜色等特征，将采集结果传送给由机器视觉图像处理软件作为主要组成部分的分析处理系统，根据图像处理软件的分析结果判断瓜果是否存在损伤。
5，烤烟烟叶质量检测：对大量烟叶样本进行颜色分析，可得到各类样本颜色特征值的分布情况，采用轮廓跟踪算法对烟叶的整体图像外型轮廓进行提取，采用链码表示法进行描述。最后通过烟叶对光的透过特性对叶片结构和身份特征进行综合提取和描述。
机器视觉系统是利用机器代替人工做出检测和判断，它综合了电子、光学、机械、计算机软硬件等多种技术，涉及到计算机、图像采集、智能识别、信号处理、光机电一体化等多个领域。机器视觉系统可以提高生产的柔性和自动化程度，大大提高工业生产效率，下面就为大家简单介绍一下机器视觉的几大典型应用。
一、图像识别
图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便的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。
二、视觉定位
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。
三、图像检测
图像检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，一方面生产自动化程度高，人力成本占整个产品成本的比例较大，消费者对产品质量和一致性的要求也很高。另一方面其设备制造业比较发达，高科技产品所占比例较大。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。
四、物体测量
机器视觉在工业应用中最常用与非接触式物体测量，可避免人工测量产生的误差和接触时产生的损耗，更因其具有高精度高性能的特点，大大提高了生产的效率。常见的物体测量包括：手机、五金件、齿轮、汽车零部件、PCB板、玻璃、机械、塑料等。
在物体测量方面，普密斯有多种型号机器视觉检测设备，可根据所需精度和自动化程度针对性选择。
