除了上述提到的表面缺陷检测、尺寸测量、装配完整性检测、包装质量检测和监控与安全等场景外，机器视觉在检测和监控中还有以下应用场景：

1. 自动化生产线监控：机器视觉可以用于自动化生产线的监控，通过实时监测生产线上各个设备的运行状态和产品状态，确保生产线的稳定性和产品质量。
2. 农业领域的应用：在农业领域，机器视觉技术可以用于监测植物的生长状况、识别病虫害、测量农田面积等，有助于提高农业生产效率和农产品质量。
3. 交通领域的应用：在交通领域，机器视觉技术可以用于车辆检测、交通违规识别、道路状况监测等，有助于提高交通管理和道路安全水平。
4. 医学领域的应用：在医学领域，机器视觉技术可以用于医学影像分析、病理细胞检测、药品质量检测等，有助于提高医学诊断和治疗的准确性和效率。
5. 环境监测领域的应用：在环境监测领域，机器视觉技术可以用于空气质量监测、水质监测、野生动物监测等，有助于及时发现环境问题并采取相应措施。

总之，机器视觉在检测和监控中的应用场景非常广泛，涵盖了制造业、农业、交通、医学、环境监测等领域。随着技术的不断进步和应用需求的不断增加，机器视觉的应用范围还将不断扩大和完善。