机器视觉在自动化领域并不是一上来就很难，而是存在明显的应用分层。从实际项目经验来看，自动化视觉大致可以分为三个难度等级。
一是：基础检测类视觉，主要解决有没有、位置对不对、方向正不正的问题。这类应用常见于分拣、上下料和简单装配设备，实现方式以值域分割和模板匹配为主。
二是：稳定检测类视觉，开始涉及尺寸测量和微小外观缺陷的长期稳定检测，常见于锂电、光伏等连续产线，更依赖成像方案、光源控制和系统稳定性。
三是：高难度工业视觉，面对的是微小目标、复杂背景和高反光材料，这类应用多出现在半导体和高端制造中，需要定制光学成像，并结合专用算法实现。
机器视觉真正的技术差距往往体现在第二类和第三类应用的稳定性和可复制性上。
