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机器视觉系统具有测量功能，能够自动测量产品的外观尺寸，比如外形轮廓、孔径、高度、面积等尺寸的测量。
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在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检验、生产监视及零件识别应用，例如零配件批量加工的尺寸检查，自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，IC上的字符识别等
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机器视觉在机器人上的应用是十分必要的，工业机器人和服务机器人都需要机器人视觉当做自己的“眼睛”
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如果把“深蓝战胜卡斯帕罗夫”作为人工智能的起点，这20年中，我们大致历经了三大阶段：第一阶段，泛智能;第二阶段，专业智能;第三阶段，深度智能。在这个发展过程中，底层芯片的技术支持以及硬件平台的支持都发生了很大的变化,到今天已经发展到基于深度学习的加速、深度化和系统化来构建新一代的人工智能产品的时代。
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据自动成像协会(Automated Imaging Association，“AIA”)报告，机器视觉涵盖所有工业和非工业应用，在这些应用中，硬件与软件组合在一起，基于图像的采集和处理，在各种设备执行其功能的过程中向它们提供操作引导。虽然工业计算机视觉使用的许多算法和方法都跟计算机视觉在学术/教育和政府/军事应用中使用的是一样的，但它们各自的局限性是不一样的。
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目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始广泛出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。
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电动工具批发网机器视觉在机器人上的应用是十分必要的，工业机器人和服务机器人都需要机器人视觉当做自己的“眼睛”，实际上应用在工业机器人和服务机器人上的机器人视觉是有区别的，下面我们来看看具体区别在哪里。
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机器视觉是通过计算机来模拟人类视觉功能，以让机器获得相关视觉信息和加以理解。可分为“视”和“觉”两部分原理，“视”是将外界信息通过成像来显示成数字信号反馈给计算机
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随着工业机器人应用领域的切换，未来需求将会在一些新的场景下得到大规模应用，汽车、3C或者家电时代的大规模需求都集中于生产环节切割、焊接、上下料等，在后端应用环节，例如物流、包装等环节的应用刚刚起步，市场投资环境大好。
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为了改善道路交通安全状况，国内外众多的科研机构、汽车企业均投入大量精力在汽车安全防护系统的研究和开发领域。研发内容从最早的机械和电子装置，发展到今时今日关注的热点——先进辅助驾驶系统（ADAS）。
