随着人们对工业自动化需求的日益增多，机器视觉技术在其中扮演着重要的角色，机器视觉技术以计算机视觉技术为基础，通过利用外部设备捕获并处理图像信息，从而实现自动化工业生产中的质量控制、生产批次追踪、物料分类等任务。
近十年来，工业机器人的普及使得机器人自动化得到了更广泛的应用和关注。很多机器人系统已经集成了视觉系统，利用机器视觉技术实 现检测、识别、定位等功能，为后续的机器人运动提供必要的信息。
工业自动化中机器视觉的五大应用优势：
（1）引导和定位
视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确的找到被测零件并确认其位置，上下料使用机器视觉来定位，引导机械手臂准确抓取。机器人定位引导可大致分为3种模式：固定相机模式、运动相机模式、固定相机和运动相机模式结合。
（2）外观检测
检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工最多的环节。例如机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
（3）高精度检测
有些产品的精密度较高，达到0.01~0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。机器视觉的大量应用将产品生产和检测进入到高度自动化。
（4）识别
图像识别就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。
（5）物体分拣
在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，结合机械臂的使用实现产品分拣。
伴随着工业发展进程及工业4.0时代的到来，机器智能化也逐渐成为现实。特别是近期工业自动化中机器视觉技术的发展，视觉技术的不断更新迭代，使得其在智能制造中的地位也是日渐突显，也推动了工业自动化、人工智能、智能制造等行业的进步，为各个领域都带来更强劲的发展动力。
