光學視覺檢測篩選技術在螺絲螺母檢測篩選、電子元器件檢測篩選、彈簧檢測篩選、O型密封圈檢測篩選、精密零件檢測篩選、軍工產品檢測篩選等領域國內外有較多的研究成果，不乏成功應用的系統和案例。

      現代工業的各個領域，視覺表面缺陷檢測都到了廣泛的研究和應用。對規則紋理表面(天然木材、機械加工表面、紡織面料)的表面缺陷采用傅里葉變換進行圖像的復原，高頻的傅里葉分量對應表面紋理線型，而低頻的傅里葉分量對應表面缺陷區域。對鋁帶連鑄生產中的表面缺陷檢測，則通過紅外檢測提供鋁帶表面溫度的分布情況以評估鋁帶質量，采集鋁帶圖像，進行表面缺陷檢測和分類。在集成電路晶片表面缺陷檢測的應用中，使用模糊邏輯對表面凹坑缺陷的不同形狀進行分析處理?；?a href='http://www.cati-kati.net/news/511.html' target='_blank' class='key_tag'>機器視覺系統對雞肉包裝前的質量檢測，根據雞肉圖像的顏色信息，采用數學形態學方法對潛在的問題區域進行特征提取，然后按預定義的質量問題列表進行分類。針對隨機紋理的彩色圖像則是采用一種利于分水嶺變換的顏色相似性度量，提取了圖像的顏色和紋理特征，實現了隨機紋理表面缺陷的自動分割和檢測。在對皮革表面缺陷檢測時，采用OTSU方法進行缺陷分割，利用歐式距離聚類法進行缺陷分類，在分類聚類時使用形態學算子進行腐蝕運算，從而實現對皮革產品的檢測篩選。