安全监控领域中，机器视觉技术可实现人脸识别、行为分析与异常检测。通过实时分析监控图像，系统可自动预警潜在风险，提升公共安全防范能力。

照明是机器视觉系统的关键环节，光源稳定性直接影响检测效果。通过采用背向照明、结构光照明或频闪光照明技术，可提升图像对比度与三维信息获取能力，适应复杂工业环境。

机器视觉在交通领域的应用包括车辆检测、车牌识别与交通信号识别。通过实时图像分析，系统可优化交通流量管理，降低事故率，推动智慧城市建设。

医疗领域中，机器视觉技术可辅助医生进行病理切片识别与医学影像分析。通过深度学习算法，系统可自动标记病变区域，提升诊断效率与准确性，缓解医疗资源紧张问题。

LCD生产对零缺陷要求极高，传统人工检测难以满足精度需求。机器视觉检测设备可替代人眼检测点、线、mura等缺陷，漏检率降低至人工检测的70%以下，同时控制误检率在5%以内，每年节省原材料成本超百万元。

针对仓储物流行业，三维机器视觉系统通过激光或结构光技术获取货品的三维信息，结合机械臂实现高效分拣。该方案解决了人工拣选成本高、效率低的问题，支持多任务并行处理，显著提升仓储自动化水平。

机器视觉通过光学成像与图像处理技术，实现工业生产中的缺陷检测、尺寸测量与装配监控。以汽车仪表板检测为例，传统人工检测效率低且易出错，而基于机器视觉的智能系统可实现多仪表指针误差与信号灯状态的自动化高精度检测，大幅提升生产效率与产品质量。

视觉测量精度能达到多少取决于多种因素，如图像质量、物体尺寸、测量距离、光照条件等。一般来说，视觉测量精度的误差范围在±0.1mm到±1mm之间，但也有一些情况下可以达到更高的精度。同时，不同的应用场景和测量要求也会对视觉测量精度产生影响。总体而言，视觉测量精度的实际水平需要在具体应用中评估。