機器視覺技術發展迅速，應用融合度高。經過多年的發展，機器視覺技術已邁入高速發展期，深度學習算法的應用也使得機器視覺在效率、速度、精度、穩定性等方面均有較大幅度提升。
        制造業自動化需求凸顯，推動機器視覺技術在工業生產領域的應用，自動化系統解決方案得到優化。隨著圖像處理能力和速度的增強、光器件性能的提高以及成本相對降低，機器視覺應用于工業生產領域，并成為自動化系統的重要組成部分。機器視覺配合邏輯控制、運動控制等其他功能，能夠完成圖像識別、檢測、視覺定位、分揀等作業內容，特別是將機器視覺技術嵌入工業機器人控制系統，通過精準化的識別和抓取，大幅提高了生產過程的柔性和靈活性，自動化系統解決方案實現優化。
        隨著人們對于機器視覺的認識更加深刻，對于它的看法也發生了很大的轉變。大致可以概括出機器視覺的五大典型應用，這五大典型應用也基本可以概括出機器視覺技術在工業生產中能夠起到智能判定的作用：
 
1、圖像識別應用
 
        圖像識別，是利用機器視覺對圖像進行處理、分析和理解，以識別各種不同模式的目標和對象。物料大批量快速生產需要快速配備信息追蹤，通過機器視覺系統，可以方便的對各種材質表面的條碼、二維碼進行識別讀取并對產品進行跟蹤管理，激光掃碼、人工錄入信息已逐步被視覺快速讀碼取代！大大提高了現代化生產的效率。
 
2、圖像檢測應用
 
        檢測是機器視覺工業領域最主要的應用之一，幾乎所有產品都需要檢測，而人工檢測存在著較多的弊端。為了減少這些弊端，有各種各樣地抽檢、首檢、定時查崗、抽樣等等。但機器視覺在檢測上顯得簡單粗暴——讓產品大批量生產同時達到100%檢測。
 
3、視覺定位應用——機器手成為工業大殺器，取代大部分線上搬運、復雜裝配、精密裝配。
 
        視覺定位要求機器視覺系統能夠快速準確的找到被測零件并傳送位置。使得能精準抓取小如芯片，大如車的零部件等物體，使之精確地安裝或放置在指定地方，準確拾取芯片并進行綁定，這就是視覺定位在機器視覺工業領域最基本的應用。
 
4、物體測量應用
 
        機器視覺工業應用除了外觀上100%檢測，還有其非接觸測量技術。成熟的測量技術同樣具有高精度和高速度的性能。常見的測量應用包括，齒輪，接插件，汽車零部件，IC元件管腳，麻花鉆，羅定螺紋檢測等。
 
5、物體分揀應用
 
        實際上，物體分揀應用是檢測、定位等一個綜合應用。常用于食品分揀、零件表面瑕疵自動分揀、棉花纖維分揀等。加上現在的軟抓取的流行，面包、水果等形狀不一，又得避免抓取而損壞的情況得以改善。水果根據顏色、大小分類也成為流行的分揀。
        機器視覺是通過圖像替代人的“眼睛”，加上算法從而判定圖像，大大地解放人的雙手，使目前的生產線體從投料->生產->品檢->包裝->信息采集->入庫均能大量減少人員，提高生產效率，節約成本，有效提升企業競爭力。
        機器換人的變革涉及各行各業，隨著各種原材料價格上漲，為保持足夠的利潤，規模化生產、產線改造已然掀起無聲的銷煙。
        機器視覺與多種技術融合，將不斷提升智能制造自動化水平。制造業轉型升級步伐加快，機器視覺技術與產品的需求逐步增多，應用領域逐漸擴大，將推動企業加速開展產品功能創新，以滿足用戶個性化需求。

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