机械视觉检测技术通常凭据其利用、道理或步骤进行分类，以下是常见的分类：
1、依照图像技术分类
2D 机械视觉：利用单个工业相机拍摄产品的二维图像进行检测分析，合用于大无数传统的检测工作，重要用于平面物体的尺寸丈量、缺点检测、表观检测和字符鉴别。
3D 机械视觉： 通过激光三角丈量、结构光投影、双目视觉等技术获取物体的三维信息（深度、高度、状态）。常用于更复杂的尺寸丈量、体积推算和物体的三维沉建。
光谱成像（高光谱/多光谱）： 利用特定波长的光来检测人眼无法识此外物质个性，例如成分分析、农产品成熟度检测等。
热成像（红表线成像）： 利用红表相机检测物体的热量散布，常用于电路板缺点检测、发热部件监控等。
2、 按职能分类
表观检测：检测物体的表观质量，如表表裂纹、污渍、变形等。
尺寸丈量：用于精确丈量物体的尺寸、地位、状态等，常见于工业出产线。
缺点检测：蕴含裂纹、孔洞、变形等各类缺点的自动鉴别。
分类鉴别：利用深度进建等技术对物体进行分类和鉴别，常见于人脸鉴别、物体鉴别蹬爪用。
3、按技术步骤分类
传统图像处置：基于边缘检测、模板匹配、色彩分析等传统步骤进行图像分析和处置。
基于人为智能的检测：使用深度进建、卷积神经网络（CNN）等算法进行更复杂的模式鉴别和分类，出格合用于复杂的图像鉴别工作。
