机器视觉检测的对象千差万别，检测的目的也不尽相同。农产品如柑橘、玉米等通常是检测其成熟度，大小，形态等，工业产品如工业零件,印刷电路板通常是检测其几何尺寸，表面缺陷等。不同的应用场合，就需要采用不同的检测设备和检测方法。如有的检测对精度要求高，就需要选择高分辨率的影像采集装置；有的检测需要产品的彩色信息，就需要采用彩色的影像采集装置。

视觉检测在汽车安全中的应用：

      数字化系统的工作原理就是通过视觉传感器对人的眼睑眼球的几何特征和动作特征、眼睛的凝视角度及其动态变化、头部位置和方向的变化等进行实时检测和测量，建立驾驶人眼部头部特征与疲劳状态的关系模型，研究疲劳状态的多参量综合描述方法；同时研究多元信息的快速融合方法，提高疲劳检测的可靠性和准确性，从而研制稳定可靠的驾驶员疲劳监测系统。它检测的方法很多，比如：人脸快速检测方法、疲劳程度检测方法、疲劳驾驶问题检测等等。

机器视觉系统的设计过程：

      照明设计：照明是机器视觉系统中极其重要而又容易为人忽视的环节。其设计是机器视觉系统设计的重要步骤，直接关系着系统的成败和性能。因为照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。

      光源决不仅仅是为了照亮物体，通过有效的光源设计可以令需要检测的特征突出，同时抑制不需要的干扰特征，给后端的图像处理带来极大的便利。而不恰当的照明方案会造成图像亮度不均匀，干扰增加，有效特征与背景难以区分，令图像处理变得极其困难，甚至成为不可能完成的任务。