机器视觉在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高的分拣效率，减少人工劳动。机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。中国机器视觉市场步入后增长调整期。四川轻便型机器视觉产品
应用程序把返回的结果存入数据库或用户指定的位置，并根据结果控制机械部分做相应的运动。根据识别的结果，存入数据库进行信息管理。以后可以随时对信息进行检索查询，管理者可以获知某段时间内流水线的忙闲，为下一步的工作作出安排；可以获知内布匹的质量情况等等。而在中国，视觉技术的应用开始于90年代，因为行业本身就属于新兴的领域，再加之机器视觉产品技术的普及不够，导致以上各行业的应用几乎空白。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司基本上是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。山西高性能机器视觉机器视觉系统检测内容有印字错误、内容错误、图像错误、方向错误、漏印、表面缺陷。
机器视觉用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如极小二乘法匹配之类的数值计算程序。
随着科技的发展，工业领域不断在进步，在半导体行业中，机器视觉的应用已非常普遍，应用范围也越来越广，涉及到半导体外观缺陷、尺寸大小、数量、平整度、间隔、定位、校准、焊点质量、弯曲度等等的检测和测量，根据图像数据判断找出缺陷产品，机器人的图像采集卡、工业镜头、机器视觉光源、机器视觉处理软件、机器视觉系统已在此行业内得到普遍应用。小型电子元器件及小尺寸工业制品的外观检测、SMD产品的外观检测、硅片外观检测中的应用。检测内容有印字错误、内容错误、图像错误、方向错误、漏印、表面缺陷，对被测物表面进行高速及自动拍照后，数据传输到计算机进行处理，找出有缺陷产品。视机器视觉产品帮助您提高质量、消除错误并降低成本。
机器视觉系统还能够进行物品测量，比如确定火花塞间隙或提供位置信息，引导机器人在制造组装过程中将元件对位，显示的例子主要是说明机器视觉系统如何能够用于进行滤油器通过或未通过检测，以及测量支架上中心轴头的宽度。在这个应用示例中，填充液位检验系统只可提供两种结果，这显示了二进制系统的特征：1、如果产品合格，则检测结果为“通过”。2、如果产品不合格，则检测结果为“未通过”。光照设计就是通过研究被测物体的光学特性、距离、物体大小、背景特性等，合理的设计光源的强度、颜色、均匀性、结构、大小，并设计合理的光路，达到获取目标相关结构信息的目的。工业视觉检测以避免人工操作带来的弊端。重庆高性能机器视觉OEM厂家
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经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的高水平。2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。四川轻便型机器视觉产品
