在美国，日本，韩国，德国等欧洲国家，汽车工业在制造业中扮演着重要的角色。该行业的特点是高度自动化的大规模生产，严格的质量要求和高度的成本敏感度。因此，大型制造商非常重视与支持生产过程高度自动化的供应商和技术提供商建立密切的基于信任的合作关系。

    汽车行业被认为是机器视觉技术的“早期采用者”。 汽车行业一直推动生产过程的自动化 - 从生产线和机器人支持的制造到今天的第四次工业革命，被称为“工业4.0”。汽车行业也因其相当大的创新而闻名。这也可以说是机器视觉行业，使其成为满足新技术需求的理想合作伙伴。因此，汽车行业是德国工业成像供应商的最大客户，占收入的23％。 根据调查，在欧洲，收入总额占21％左右。
    由于高质量的要求，汽车行业对机器提出了一系列的特殊要求。例如，解决方案必须非常完善、可靠和强大。 此外，汽车和供应商行业巨大的价格压力要求价格具有竞争力的产品提供最大的价值，但仍然适合于长期降低生产成本。其他重要方面是机器视觉产品的长期可用性，包括合格的支持，以及从简单的二维测量方法到三维视觉和图像序列分析等不同技术的全面知识。
    汽车行业应用场景中的一个主要挑战还在于机器视觉组件与可编程逻辑的更好的集成和更紧密的连接。通过更紧密地融合这两种技术，汽车制造商可以节省资金，加快自动化生产流程，提高效率。 标准也可以定义和建立，使得更容易集成不同的组件。 而且，标准化接口的不断发展增加了机器视觉和自动化技术之间的相互操作性。
    机器人辅助工艺尤其受益于机器视觉技术提供的多方面机遇，因为它在汽车行业的生产过程中起着类似的作用。这是因为现在越来越多的机器人拥有自己的相机，或者相机连接到其他位置，从各个角度概述整个生产部分。数字图像信息是工业生产过程无缝监控的基础。在这种情况下，机器视觉可以用来优化工艺步骤，比如确定物体的位置，安全地检测不同的工件或者使机器人改变其执行器。而且，可以组合不同的任务，并且可以使用相同的照相机来确定位置，规划拣选过程，还可以对各种特征（如颜色或表面）进行质量检查。相机还能够结合机器视觉软件读取条形码或数据代码，因此可以安全地识别各种不同的物体。
    3D视觉技术的使用有助于提高生产场景的自动化程度。直到最近，2D图像数据的处理才是标准。 它被用来跟踪图像序列中的移动物体，并确定它们的位置，但只能在二维空间中，例如水平传送带上的产品。在更复杂的运动过程中，物体的3D协调是不可能的，这极大地限制了该技术在汽车生产环境中的应用可能性。
    自动化汽车装配的几乎所有领域都受益于新的3D技术，包括质量保证流程，物流流程识别技术，机器人控制和最终装配阶段的质量控制。该技术为自动化生产过程中的人与机器之间的相互作用开辟了许多全新的可能性。例如，工业机器人的行动半径通常限于特定的生产线。如果有人进入该区域，传感器会自动停止机器人的工作流程，从而导致生产过程中的中断。
    3D场景流程通过使用多台监视机器人工作区域的摄像机提供解决方案。 如果有人靠近这个区域，那么使用多个图像的机器视觉软件就可以准确地知道这个人在哪个方向上，以及他或她正朝哪个方向前进。 机器人只有在人与机器的路径交叉，不可避免地碰撞时才会停止。 这种对人类轨迹作出反应的能力减少了繁琐的机器停车和生产中断的次数。 更少的站点意味着更多的储蓄为公司。 而且，根据工业4.0和智能工厂的情况，汽车行业越来越依赖于在生产建筑中独立移动的协作机器人和自动叉车。 在这种情况下，基于3D的机器视觉方法可以可靠地分析机器人和人体运动的方向，确保更加流畅，灵活和安全的交互。
    汽车行业也受益于生产场景之外的基于3D的机器视觉方法。该技术还用于自动驾驶辅助系统，其中包括安装在车辆上的传感器和摄像头。 使用3D图像信息，算法可以可靠地检测车辆是否在其车道内正常移动，障碍物是否妨碍道路，或者其他车辆是否越过了车辆自身的移动方向。 这些检测功能可以防止危险的碰撞并提高交通安全。 此外，这项技术为自动驾驶汽车铺平了道路。

     机器视觉技术将深刻地改变汽车行业的流程。 例如，工业4.0概念将变得越来越重要。 在这种情况下，机器视觉方法将优化和加速工业制造的许多方面。 视觉技术将改进生产机器的维护，各种工件将被快速可靠地检测和生产过程控制。 机器视觉解决方案将自动检测移动设备中的组件并显示合适的处理信息。机器视觉将加速和优化国际供应链的物流。最后，解决方案将使生产过程中人与机器之间的交互更加安全。