基于机器视觉的仪表板总成智能集成测试机器视觉系统。 我国某汽车公司生产的仪表产品仪表盘上安装有速度计、水温表、油量计、电流表、信号报警灯等，产量巨大，出厂前需进行质量终检。 检查项目包括检测速度计等5个仪表指针的指示误差； 检测24个信号报警灯和几个照明9灯是否损坏或漏装。 一般人工目视检测，误差大、可靠性差，不能满足自动生产的需要。 基于机器视觉的智能综合测试机视觉改变了这一现状，实现了仪表板总成的智能化、全自动化、高精度、快速的质量检测，克服了人工检测带来的各种误差，大大提高了检测效率。 整个机器视觉系统分为四个部分：为仪表板提供模拟信号源的集成多路标准信号源、具有工业视觉图像信息反馈定位的双坐标CNC机器视觉系统、摄像机工业视觉图像获取机器视觉系统和主从机并行处理机器视觉系统。

　　汽车车身检测机器视觉系统英国ROVER汽车公司800系列汽车车身轮廓尺寸精度的100%在线检测是机器视觉系统用于工业检测的典型实例。 该机器视觉系统由62个测量单元组成，每个测量单元包括激光和CCD摄像机，检测车身外壳上的288个测量点。 汽车车身放置在测量架下，通过软件校准车身的准确位置。 测量单元的校准会影响检测精度，因此特别受到重视。 各激光/相机单元在离线状态下被校准。

　　纸币打印质量检测机器视觉系统：该机器视觉系统利用工业视觉图像处理技术，通过对纸币生产线上纸币20多个特征(编号、盲文、颜色、图案等)的比较分析，检测纸币质量，取代传统的人眼判别方法。

　　智能交通管理机器视觉系统：将摄像头放置在交通要道上，存在违章车辆(如闯红灯)时，摄像头会拍摄车辆牌照并传输至中央管理机器视觉系统。 机器视觉系统利用工业视觉图像处理技术，对拍摄的图像进行分析，提取车牌，存储在数据库中，供管理员检索。