现代工业自动化生产一直提倡高效模式，传统的人工检测检验已不能满足生产需要，机器视觉的诞生则很好的顺应了现代生产模式的发展。目前，机器视觉的应用可以分为两大类，以适应不同的生产环境。展望未来，伴随工业自动化全面普及，机器视觉应用也将得到进一步扩展。
现代工业自动化生产中涉及到各种各样的检验、生产监视和零件识别应用，如汽车零配件批量加工的尺寸检查和自动装配的完整性检查、电子装配线的元件自动定位、IC上的字符识别等。通常这种带有高度重复性和智能性的工作是由肉眼来完成的，但在某些特殊情况下，如对微小尺寸的精确快速测量、形状匹配以及颜色辨识等，依靠肉眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难以胜任。
现代检测技术是工业发展的基础，测量的精度和效率在一定程度上决定了制造业乃至科学技术发展的水平。机器视觉的特点是自动化、客观性、非接触和高精度。与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉系统强调的是精度、速度以及工业现场环境下的可靠性。因此，机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
机器视觉，即用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
根据工业环境的不同，机器视觉主要分为以下两类：
一类是用于大规模或者高测试要求的生产线上，如包装、印刷、分拣等，或者在野外、核电等不适合人员工作的环境中，利用机器视觉方式代替传统人工测量或检试，同时实现人工条件下无法达到的可靠性、精确度及自动化程度。
另一类应用是必须用到高性能、精密机器视觉组件的专业设备制造，典型代表是最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体制造设备。从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，这类设备都依赖于高精度的视觉测量以对运动部件进行导引与定位。例如，如果锡膏印刷工序存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现，那么返修的成本将会是原成本的100倍以上。
机器视觉发展至今，早已不是单一的应用产品。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分，这就对于系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统，而非独立的视觉应用。在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
展望未来 机器视觉市场将超150亿美元
随着机器视觉技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用机器视觉来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益最大化。
如今，机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分，这就对于系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统，而非独立的视觉应用。在当前，越来越多的企业对机器视觉提出了与现有生产线或者测试控制系统配合使用的要求，这就要求机器视觉厂商们不仅提供独立的视觉产品，而是提供能够与工业自动化系统集成的完整的解决方案。
统计表明，2013年一季度北美整体机器视觉市场销量取得了10%的年增率增长。其中占据最大分类的机器视觉系统销量实现了11%的年增率，而机器视觉组件则增长了4%。另据国际权威统计资料显示，到2015年全球机器视觉市场容量将超过153亿美元。
