簡單來說，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統最基本的特點是提高生產的靈活性和自動化程度。與之相對應，機器視覺有下列主要的應用方向和適用場景。
機器視覺的應用主要有幾個方面:
（1）質量檢測，也可分為高精度定量檢測（如細胞分類顯微照片、機械零件的尺寸和位置測量）以及無需測量儀器的定性或半定量檢測（例如，產品的目視檢查、裝配線上零件的識別和定位、缺陷檢測和裝配完整性檢測）。
（2）機器人視覺:用于在廣泛的范圍內指導機器人的操作和動作，如從料斗發出的雜亂工件堆之中拾取工件，并將其按一定方向放置在輸送帶或其他設備上。對于小范圍內的操作和動作，還需要觸覺傳感技術。
（3）缺陷檢測:在工業生產過程中，很容易產生表面缺陷、雜質等影響產品成品率、批量應用和視覺效果能夠協助工業生產有效地識別缺陷，提高成品率水平。
適用場景主要有下列兩類:
（1）不適合體力勞動的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的情況。
(2) 在大規模工業生產過程中，利用人工視覺檢查產品質量效率低且準確度不高，采用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產自動化程度。
由于機器視覺的諸多優點，為了提高生產效率，減少生產過程中的誤差，工業生產中的人工環節逐漸被機器所取代，工業也成為機器視覺應用中極大的領域之一。在消費電子、汽車、醫藥等上游行業的生產過程之中，機器視覺系統和智能制造，廣泛應用于產品尺寸檢測、缺陷檢測、產品識別、裝配定位等。
在非工業領域，機器視覺可應用于農業、醫療、安防、金融和交通運輸等領域。機器視覺大大提升了農業自動化程度，實現了農產品分揀、品質檢測等功能?？捎糜卺t學圖像分析，在醫學和藥學方面也有成熟的應用。也可用于安全和金融領域的人臉識別，以執行身份認證任務。在交通領域，他可以負責車牌識別等任務。
為什么機器視覺技術可以廣泛應用于工業制造生產。有兩個重要原因：
（1）可靠性原則與傳統的人工視覺檢測相比，機器視覺技術基于人工智能的架構，以數據傳感和核心算法為支撐，不受人類主觀情緒的影響，可實現標準批量產品的高可靠性。
（2）經濟性原則，機器視覺產品的應用對于人工替代具有明顯的成本優勢和較高的一致性要求。
隨著技術的進步和應用成本的下降，機器視覺在行業之中的滲透率不斷提高，整個市場發展迅速。
