机器视觉如今应用在工业自动化生产的各个领域。同时，许多技术发展趋势，如制造业的数字化转型、生产辅助系统、自动化与机器视觉的进一步融合、机器人视觉、嵌入式视觉、深度学习和三维机器视觉等都对机器视觉和工业生产带来了影响。

嵌入式视觉的大趋势

    基于简单的相机模块直接集成到机器或设备中的紧凑型嵌入式机器视觉系统，是业界目前的热门话题之一。它们借助于强大的低功耗计算机平台，可以在各种应用中提供智能机器视觉。汽车行业由于所需零件数量巨大，被认为是嵌入式视觉最有前途的应用领域。该项技术已在许多现代化车型中得到应用，其中包括驾驶辅助系统。
深度学习
    深度学习是目前的另一个重要趋势。在机器视觉背景下，深度学习指的是机器学习方法。在这种机器学习中，通常会利用数以千计的正常图像和非正常图像对系统进行训练，以便将受检对象自动分配到所学到的类别中，并且确定受检零部件的质量。采用这种方法，用户可以解决各种分类任务，而无需操作员进行繁琐的手动调整。
    在电子行业等领域中可以发现这种方法的应用实例：通过自学过程学习到所有可能的产品缺陷情况，然后进行检测，从而实现检测过程自动化并使检测速度得到进一步提高。即使是印刷电路板、半导体和其他组件中最微小的划痕或裂纹也能被准确发现，并自动排除缺陷部件。汽车行业也在对这些程序加以应用，例如，借助于自学习算法，准确识别出肉眼无法看到的微小油漆损伤。在制药行业中，采用深度学习法能够对外观类似但活性成分不同的片剂进行准确分类，从而提高依赖于这些药物的患者的安全性。
三维和易用性
    机器视觉系统与受检对象的三维数据相结合，代表着另一个多年来一直在强劲发展中，并且在此期间成功地付诸于实际应用的富有吸引力的领域。调查数据显示，三维应用和产品领域的销售额大幅增长28%，这一数据进一步证实了趋势的存在。
    日益增加的自动化需求，例如箱柜捡拾或许多拾放应用，只能通过三维机器视觉来实现。 紧凑而坚固的三维摄像头的应用使这项技术的集成越来越简便。运动数据和颜色信息等关于对象的补充信息，以及与二维方法的结合，将进一步拓展三维成像技术在未来的应用范围。
    在多项技术得到发展的同时，易用性也是一项不应予以忽视的因素。非机器视觉专家的用户将来也有可能会对视觉系统进行操作。这项对于更具“易用性”的需求适用于简单的系统、智能相机和视觉传感器以及基于PC的机器视觉系统。