機器視覺起源于上世紀50年代 —— Gilson提出了“光流”的概念，在相關統計模型的基礎上發展了逐像素計算模型，標志著二維圖像統計模型的發展。

　　機器視覺是用機器代替人眼進行測量和判斷。機器視覺系統通過機器視覺產品將捕捉到的物體轉換成圖像信號，再傳輸給專用的圖像處理系統，獲得被捕捉物體的形狀信息，并根據像素分布、亮度、顏色等信息將其轉換成數字信號;圖像系統對這些信號進行各種操作，提取目標的特征，然后根據識別結果控制現場設備的動作。

　　另外，相比人類視覺，機器視覺在精確性、速度性、適應性、客觀性、重復性、可靠性、效率性、信息集成方面優勢明顯。從具體參數看，機器檢測比人工視覺檢測優勢明顯：機器視覺檢測比人工視覺檢測效率高、速度快、精度高、可靠性好，同時，工作時間更長、信息方便集成、適應惡劣環境。

　　目前我國的人口紅利正在消失，人口老齡化現象愈發明顯，勞動力短缺問題嚴重，甚至出現“用工荒”。為應對未來勞動力供不應求的問題，社會對于行業自動化、智能化的要求越來越高，相比人工視覺檢測更具優勢的機器視覺的發展需求也隨之增大，進而推動著行業下游應用領域的拓展。

　　中國的機器視覺行業是伴隨中國工業化進程的發展而崛起的，正在成為世界機器視覺發展最活躍的地區之一，應用范圍幾乎涵蓋了國民經濟中的各個領域。同時，隨著深度學習、3D視覺技術、高精度成像技術和機器視覺互聯互通技術的持續發展，機器視覺的性能優勢將進一步加大。

　　高工產研機器人研究所(GGII)數據顯示，2019年中國機器視覺市場規模65.50億元(該數據未包含計算機視覺市場規模)，同比增長21.77%。2014-2019年復合增長率為28.36%。GGII預測，到2023年中國機器視覺市場規模將達到155.6億元。

　　近年來，機器視覺技術在工業領域的應用日趨廣泛，隨著國內機器視覺技術與產品在實踐中不斷完善，當前，機器視覺已滲入到電子、汽車、電池、半導體、包裝、食品/藥品等眾多行業，發展可期。