视觉检测在工业自动化中的应用广泛且深入，其基础功能不仅提升了生产效率和产品质量，还推动了制造业的智能化转型。以下是结合具体案例对机器视觉的四大基础功能的剖析。
模式识别/计数功能：在汽车制造过程中，大量的零部件需要按照特定规格进行分拣和组装。采用机器视觉技术的分拣系统，能够快速识别零部件的外形、颜色、数字标识和条码等信息，实现高效准确的分拣。例如，系统可以识别不同型号的螺丝钉、轴承等，并按照生产需求将其分配到相应的生产线上，大大减少了人工分拣的错误率和时间成本。
视觉定位功能：在电子设备制造工业中，高精密组装机械臂借助于计算机视觉技术达成高精度的定位效果。机器人通过配置的摄像头摄取需装配零组件的画面，凭借视觉定位算法算出零组件的准确坐标与角度数据，指挥机械臂开展精准组装。既增强了组装精密度，又完成了装配进程的自动化以及智能化。
尺寸测量功能：在汽车制造过程中，机器视觉技术通过拍摄紧固件（如螺栓、螺母等）的图像，利用尺寸测量功能将图像中的像素信息精确转换为实际尺寸数据。不仅能对紧固件直径、长度、螺纹间距等关键尺寸的测量，还能实现对紧固件形状和表面质量的评估。这一功能明显提高了测量的准确性和效率，还能在生产早期阶段即发现并纠正尺寸偏差。
外观检测功能：玻璃瓶外观缺陷检测系统。在玻璃瓶生产进程中，外观瑕疵是影响产品品质的关键要素。机器视觉技术借助拍摄玻璃瓶各个位置的图像，采用外观检测作用自动甄别并标注出瓶身的裂痕、气泡刮痕等瑕疵。既提升了检测的精准度与效率，又降低了人工检测的主观性及漏检率，保证了玻璃瓶出厂品质的稳定性。
从技术角度来看，识别、定位、测量、检测的难度是逐渐递增的。因此，要解决大部分的视觉检测项目问题，就需要综合考虑这四个方面的功能，并根据实际需求进行针对性的优化和调整。
