识别：认可度可以从字面上看。这是一个识别和辨别的过程，需要人工判断机器。因此，识别主要是通过图像处理和深度学习的融合来实现的。

　　图像处理将外部物体信息转换成机器语言，然后通过视觉感知完成信息输入。这个过程本质上是一个机器学习的过程。两者叠加合并，识别功能变得智能化。最常见的应用是面部识别和无人驾驶。

高精度检测：其实和第一导航定位功能是一样的。不同的是，它可以与多种测量技术相结合，形成高精度的检测系统。

　　因为进行高精度检测的行业通常是精密加工行业、高端工业制造等高需求行业，所以对检测精度的要求达到um级。这些是人眼无法察觉的，必须由机器来完成。这已经成为工业4.0时代工业自动化的关键应用。

外观检查：视觉检测是通过图像处理技术完成的。图像处理其实就是计算机对图像信息的处理。

　　图像处理的主要目的有三：提高图像的视觉质量，提取图像中包含的一些特征或特殊信息，对图像数据进行变换、编码和压缩，以方便图像的存储和传输。这些是检查生产线上产品质量的最佳应用。这个环节也是替代劳动力中最重要的部分。

　　此外，它在其他领域也有应用，如生成原始图像的预览，将相机装载到手推车或无人驾驶飞机上，以及使用图像处理技术处理相机拍摄的照片。