机器视觉最早应用于工业制造领域。通过机器视觉的自动识别功能,许多流水线上具有高度重复性的检测工作都可以不再依靠人来完成,大大提高了检测效率和精度。黄凯奇介绍,机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉。同时,在大批量重复性工业生产过程中,用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。　　
　　机器视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域。据《中国机器视觉产业发展前景与投资预测分析报告》数据显示,目前在国外,机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业,其中大概40%-50%都集中在半导体行业。诸如电路板印刷、电子封装、SMT表面贴装、电子电路焊接等,均需要使用机器视觉系统技术。机器视觉系统还在质量检测方面得到了广泛的应用,并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。
　　但在中国,以上行业本身就属于新兴的领域。中国机器视觉市场起步较晚,行业集中度较高,部分经销商开始以代理为主转向大力推广自主品牌的产品,行业分布、渠道分销与成熟的自动化产品都有明显差异。整个中国的机器视觉市场相较成熟的自动化产品应用水平偏低,市场远未饱和。再加之机器视觉产品技术的普及不够,导致以上各行业的应用几乎空白,即便是有,也只是低端方面的应用。
　　一个典型的机器视觉系统包括照明、镜头、相机、图像采集卡和视觉处理器5个部分。由于采集卡能更加迅速地传输图像到存储器,且计算机速度不断加快,所以在目前的机器视觉系统中,视觉处理器的应用逐渐减少。图像采集卡在机器视觉系统中举足轻重。比较典型的PCI或AGP兼容的捕获卡,可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关,可连接多台相机,能控制采集卡采用任意一个相机捕获的信息。
　　伴随着技术的发展,机器视觉的功能也在不断扩展。金模网机器人产业研究专家罗百辉认为,缺陷检测是通过机器视觉手段来分析零部件信息,从而判断其是否存在缺陷;测量是通过使用机器视觉来对考察对象的尺寸、形状等信息进行度量;人机交互是利用机器视觉工具分析人或者其他机器发出的指令,从而实现对机器的操纵;环境建模是对机器周围环境进行感知建模,比如移动机器人对路面环境进行感知建模等。
　　目前总的看来,机器视觉在工业电子以及半导体行业应用还是最为主要的,如PCB板缺陷检测、IC芯片缺陷检测等。交通领域的应用如电子眼也较为广泛,其他行业如制药中的药品成分分析、互联网中的视觉计算广告、物流中的物品分拣等等,都有机器视觉应用的影子。
　　如今随着我国配套基础建设的完善,技术、资金的积累,各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能化需求开始广泛出现,国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试,逐步开始了工业现场的应用。
　　但目前中国机器视觉系统应用大多集中在如药品检测分装、印刷色彩检测等,真正高端的应用还很少。因此,以上相关行业的应用空间还比较大。
　　纵观自动化行业发展,机器视觉随着技术的革新及行业的需求,成为逐渐崛起的新兴行业。而随着全球制造中心向中国的转移,中国机器视觉市场已经成为国际厂商关注的焦点。罗百辉预测,中国机器视觉市场规模到2015年将达200亿元。