伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉被广泛应用的领域也越来越多。在这些自动化检测领域，小到各种各样的检查、测量和零件识别，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。

    伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉被广泛应用的领域也越来越多。在这些自动化检测领域，小到各种各样的检查、测量和零件识别，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。这些高度重复性又智能型的工作，依靠机器视觉来完成，不仅减少了工厂巨大的人工成本和管理成本，还大大提高了哪怕只有百分之零点一的缺陷。
 
    随着自动化行业的飞速发展，近些年机器视觉逐渐成为崛起的新兴行业。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。机器视觉对于提高生产的柔性和自动化程度，起到了积极的作用。
 
    在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。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。随着经济水平的提高，3D机器视觉也开始进入人们的视野。
 
    在行业应用方面，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，不会出现目前大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，减少人工劳动。因此，在全球制造中心向中国大陆转移的背景下，由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。同时，机器视觉系统能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。