随着自动化行业发展，机器视觉技术的应用已经十分广泛。例如在自动化制造行业中，用机器视觉测量、检测工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等，不但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品做出在线实时判定和分拣，应用十分普遍。基于机器视觉技术的检测系统具有成本低、精度高、安装简易等优点。再加上功能强大的视觉软件，易于调整，灵活方便，且测量数据
计算机视觉检测
随着自动化行业发展，机器视觉技术的应用已经十分广泛。例如在自动化制造行业中，用机器视觉测量、检测工件的各种尺寸参数，如长度测量、圆测量、角度测量、弧线测量、区域测量等，不但可以获取在线产品的尺寸参数，同时可对产品做出在线实时判定和分拣，应用十分普遍。基于机器视觉技术的检测系统具有成本低、精度高、安装简易等优点。再加上功能强大的视觉软件，易于调整，灵活方便，且测量数据可存储，便于建立统计分析，便于发现问题，解决问题，是行业检测技术的。
视觉检测通过一次拍摄可自动检测多种规格尺寸、角度、面积等数据，具有检测速度快、检测精度高等优势，同时数据可自动上传到生产执行系统，便于后续大数据分析和质量改善。应用图像分析和自动扫码识别技术等，根据视觉系统判别的结果来智能控制现场工件定位和设备动作，可提高生产线的柔性和自动化程度。视觉检测采用非接触方式拍摄物体的图像，对其进行检测并转化为数据供系统处理和分析。
简单的说机器视觉(MachineVision)是指基于视觉技术的机器系统或学科，故从广义来说，机器人、图像系统、基于视觉的工业测控设备等等统属于机器视觉范畴。从狭义角度来说，机器视觉更多指基于视觉的工业测控系统设备。由此可见视觉是机器视觉的与前提。机器视觉首先处理的是视觉信息，并根据处理结果对下一部动作给出控制，视觉信息的表现是图像，因此计算机图像处理技术是机器视觉的基础。
正当电子设备在人们的日常生活中变得日益重要，我们也发现越来越多的设备应用因为没有足够强大的视觉功能而失败，如在空中发生碰撞，机器人吸尘机吸掉不该吸的东西。机器视觉是人工智能正在发展的一个分支，旨在赋予机器可媲美人类的视觉。随着研究人员应用专门的神经网络来帮助机器识别和理解现实世界的图像，机器视觉在过去几年取得了巨大的进步。如今的计算机在视觉识别上能够做到各种各样的事情，从识别网络上的猫到在诸多的照片中识别特定的面孔。
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