随着农业现代化的推进，对农机自动化的需求日益增长，机器视觉技术在农机自动避障与路径规划中发挥着关键作用。本研究通过图像采集、处理与识别等机器视觉技术，获取农田环境信息，并据此提出改进的农机自动避障与路径规划算法。在避障算法方面，结合农机作业环境需求，对传统算法进行优化，提升避障效果与实时性；在路径规划算法上，根据农田环境特点优化常见路径规划算法，提高规划效率与准确性。实验验证表明，所提出的算法在农机自动避障与路径规划任务中具有良好的有效性，能够为农业生产提供更高效、安全的自动化解决方案，对推动农业现代化发展具有重要意义。

在工业制造领域，焊接技术被广泛应用，焊接质量对产品性能与安全性至关重要。然而，传统焊接质量控制方法存在诸多局限，难以满足现代制造业对高精度、高效率焊接的需求。基于机器视觉技术的焊接熔池动态监测与质量控制方法应运而生。该方法通过搭建专门的图像采集系统获取焊接熔池图像，并运用边缘检测、特征提取等图像处理算法分析熔池参数，如尺寸、形状等。同时，根据监测到的熔池参数建立质量控制模型，实时评估焊接质量，并通过调整焊接工艺参数实现质量控制。研究成果表明，该方法能有效提高焊接质量监测的精度与效率，为现代制造业焊接质量控制提供了有力支持，具有广阔的应用前景。