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在工業或生產環境中，機器視覺通常使用單個相機或多個相機自動檢查和分析物體。然后利用獲得的數據控制過程或生產活動。例如在裝配線的典型應用中，對部件執行操作之后，觸發相機以捕獲和處理圖像。可以對相機進行編程以檢查目標物體的位置、顏色、大小或形狀、或物體是否存在。它還可以查看和解密標準或二維矩陣條形碼，甚至可以讀取字符。

在對產品進行檢查后，通常會生成一個信號以確定如何處理它。零件可能被拒收到容器或分支輸送機中，或通過更多的裝配操作、系統跟蹤其檢查結果。相對于簡單的傳感器，機器視覺系統通常可以提供關于物體的更多信息。機器視覺的典型應用包括：質量保證，機器人/機器指導，測試和校準，實時過程控制，數據采集，機器監控，排序/計數。

許多制造商使用自動化機器視覺而不是人工檢查員，因為它更適合重復性的檢查任務。它更快、更客觀，并且可以持續不間斷的工作。機器視覺系統每分鐘可檢測數百甚至數千個零件，并提供比人工檢查員更一致和更可靠的檢測結果。

通過減少缺陷、提高產量，機器視覺系統幫助制造企業跟蹤產品、組件和提升合規性，從而節省了成本并提高了盈利能力。

機器視覺檢測未來的發展趨勢有以下幾個方向：

1、光源與成像：機器視覺中優質的成像是第yi步，由于不同材料物體表面反光、折射等問題都會影響被測物體特征的提取，因此光源與成像可以說是機器視覺檢測要攻克的第yi個難關。比如現在玻璃、反光表面的劃痕檢測等，很多時候問題都卡在不同缺陷的集成成像上。

2、重噪音中低對比度圖像中的特征提取：在重噪音環境下，真假瑕疵的鑒別很多時候較難，這也是很多場景始終存在一定誤檢率的原因，但這塊通過成像和邊緣特征提取的快速發展，已經在不斷取得各種突破。

3、對非預期缺陷的識別：在應用中，往往是給定一些具體的缺陷模式，使用機器視覺來識別它們到底有沒有發生。但經常遇到的情況是，許多明顯的缺陷，因為之前沒有發生過，或者發生的模式過分多樣，而被漏檢。如果換做是人，雖然在操作流程文件中沒讓他去檢測這個缺陷，但是他會注意到，從而有較大幾率抓住它，而機器視覺在這點上的“智慧”目前還較難突破。

4、嵌入式解決方案發展迅猛，智能相機性能與成本優勢突出，嵌入式PC會越來越強大。模塊化的通用型軟件平臺和人工智能軟件平臺將降低開發人員技術要求和縮短開發周期。