所謂機器視覺，也叫計算機視覺，即用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統主要指通過機器視覺產品將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號；圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。

　　機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。

　　作為計算機視覺的一大分支，工業視覺更多注重廣義圖像信號（激光，攝像頭）與自動化控制（生產線）方面的應用，與人眼相比，工業視覺在精確程度、客觀程度、可重復性、成本以及效率上都有明顯的優勢。

　　工業視覺可用于實現對產品表面信息進行檢測、非接觸式測量產品外觀尺寸、判斷物體位置坐標以及識別判斷物體的顏色、形狀等特征。從應用工藝來看，工業視覺既可以和機器人配合，實現分揀、裝配、印刷等工藝，也可以進行高性能和精密組件的檢測和測量，后者對精密程度要求更高，但也恰恰是人眼難以實現的，需求也更大。工業視覺相當于給賦予生產過程一雙眼睛，讓制造智能化，打開了智能制造的新“視界”。

　　機器視覺技術的發展起源于20世紀60年代中期，被美國學者羅伯茲提出并開始研究，到70年代，機器視覺形成了幾個重要研究分支，直到20世紀80到90年代，機器視覺才迎來了蓬勃發展，而在21世紀之后，機器視覺技術才步入成熟期。

　　隨著人工智能技術興起以及邊緣設備算力的提升，機器視覺的應用場景不斷擴展，并催生了巨大的市場。根據美國領先的調查機構GrandViewResearch的分析，預計到2025年全球機器視覺市場規模將達到182.4億美元，復合年增長率為7.7％。

　　近年來，出現了許多推動機器視覺行業發展的新技術，特別是在識別能力方面，識別已經成為機器視覺的核心競爭力。視覺識別功能可以檢查物品的存在或不存在，以及判斷是否有裝配缺陷。視覺識別還可以是用于定位對象等，例如用于機器人定位抓取目標對象，或者可以對物體進行自動分類。

　　3D機器視覺系統的出現為識別帶來了驚喜。在大多數情況下，3D視覺系統能夠更詳細地檢測物體對象。無論是在檢測應用中進行更高級識別，還是在計量應用中實現更好對象差異化，3D視覺系統都能帶來更多先進的功能。

　　機器視覺在未來的智能工廠中發揮著關鍵作用，未來自動化生產線將能夠自我調整，以最大限度地提高質量、產量和盈利能力。智能工廠很快會從概念走向現實，新的生產技術為制造業、物流和倉儲環境提供改善整體流程的機會。