在全球工业化和自动化需求之下，兼具精准高效特点的机器视觉目前正受到各国的一致关注与追捧。由于国际市场已经步入成熟，我国机器视觉已经不再是一种单一的应用产品，而逐渐向多领域、多行业、多层次进行延伸。
人能获取很多外界信息是通过眼睛，图像包含的信息量非常大。机器视觉的出现，等于是为机器设备安上了眼睛，使机器拥有和人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。
机器视觉系统提高了生产的自动化程度，大大提高了生产效率和产品精度。随着其应用范围越来越广泛，结合它的应用领域，我们大致可以概括出机器视觉的五大典型应用。
1、图像识别应用
图像识别，是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。图像识别在机器视觉工业领域中最典型的应用就是二维码的识别了，二维码就是我们平时常见的条形码中最为普遍的一种。将大量的数据信息存储在这小小的二维码中，通过条码对产品进行跟踪管理，通过机器视觉系统，可以方便对各种材质表面的条码进行识别读取，大大提高了现代化生产的效率。
2、图像检测应用
检测是机器视觉工业领域最主要的应用之一，几乎所有产品都需要检测，而人工检测存在着较多的弊端，人工检测准确性低，长时间工作的话，准确性更是无法保证，而且检测速度慢，容易影响整个生产过程的效率。因此，机器视觉在图像检测的应用方面也非常的广泛。
3、视觉定位应用
视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体封装领域，设备需要根据机器视觉取得的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并进行绑定，这就是视觉定位在机器视觉工业领域最基本的应用。
4、物体测量应用
机器视觉工业应用最大的特点就是其非接触测量技术，同样具有高精度和高速度的性能，但非接触无磨损，消除了接触测量可能造成的二次损伤隐患。常见的测量应用包括齿轮、接插件、汽车零部件、IC元件管脚、麻花钻、罗定螺纹检测等。
5、物体分拣应用
实际上，物体分拣应用是建立在识别、检测之后一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件表面瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。
目前来说，机器视觉技术是利用计算机的一些功能模仿生物视觉的，与真正的生物视觉相差还很远，要达到完整的生物视觉功能效果，还有待工程技术人员不断努力，认真钻研。
机器视觉技术不断创新，推动了工业自动化、智慧安防以及人工智能等行业的进步，同时，机器视觉技术的发展为这项技术所能应用的领域也带来了更多发展潜力与机会。面对竞争日益激烈的内地市场，自己的技术和产品特色才是厂商们需要考虑和挖掘的重点。
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