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(tǒng)主要指通過機器視覺產(chǎn)品將被攝取目標轉(zhuǎn)換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號；圖像系統(tǒng)對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據(jù)判別的結(jié)果來控制現(xiàn)場的設(shè)備動作。

　　機器視覺系統(tǒng)的特點是提高生產(chǎn)的柔性和自動化程度。在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)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(yè)生產(chǎn)過程中，用人工視覺檢查產(chǎn)品質(zhì)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(chǎn)效率和生產(chǎn)的自動化程度。而且機器視覺易于實現(xiàn)信息集成，是實現(xiàn)計算機集成制造的基礎(chǔ)技術(shù)。

　　作為計算機視覺的一大分支，工業(yè)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(chǎn)線）方面的應(yīng)用，與人眼相比，工業(yè)視覺在精確程度、客觀程度、可重復(fù)性、成本以及效率上都有明顯的優(yōu)勢。

　　工業(yè)視覺可用于實現(xiàn)對產(chǎn)品表面信息進行檢測、非接觸式測量產(chǎn)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(yīng)用工藝來看，工業(yè)視覺既可以和機器人配合，實現(xiàn)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(xiàn)的，需求也更大。工業(yè)視覺相當于給賦予生產(chǎn)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(shù)的發(fā)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(fā)展，而在21世紀之后，機器視覺技術(shù)才步入成熟期。

　　隨著人工智能技術(shù)興起以及邊緣設(shè)備算力的提升，機器視覺的應(yīng)用場景不斷擴展，并催生了巨大的市場。根據(jù)美國領(lǐng)先的調(diào)查機構(gòu)GrandViewResearch的分析，預(yù)計到2025年全球機器視覺市場規(guī)模將達到182.4億美元，復(fù)合年增長率為7.7％。

　　近年來，出現(xiàn)了許多推動機器視覺行業(yè)發(fā)展的新技術(shù)，特別是在識別能力方面，識別已經(jīng)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(tǒng)的出現(xiàn)為識別帶來了驚喜。在大多數(shù)情況下，3D視覺系統(tǒng)能夠更詳細地檢測物體對象。無論是在檢測應(yīng)用中進行更高級識別，還是在計量應(yīng)用中實現(xiàn)更好對象差異化，3D視覺系統(tǒng)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(fā)揮著關(guān)鍵作用，未來自動化生產(chǎn)線將能夠自我調(diào)整，以最大限度地提高質(zhì)量、產(chǎn)量和盈利能力。智能工廠很快會從概念走向現(xiàn)實，新的生產(chǎn)技術(shù)為制造業(yè)、物流和倉儲環(huán)境提供改善整體流程的機會。