近几年，国内机器视觉的普及型呈爆炸式增长，尤其对于国内的制造业，企业应用机器视觉，可以减少产品故障，提升生产线的整体质量，都是机器视觉不可或缺的因素。机器来获取图像、评估图像、解释（情况）然后做出适当反应的能力被称为机器视觉。

视觉智能产业是以人工智能为核心、数字化为手段、云平台为支撑的视觉产品和服务的制造、传播、应用体系。视觉智能产业是一个产业链群生态体系，包括三层架构：一是由物联网、大数据、云计算、芯片、传感器构成的基础层，基础层决定了视觉智能产业发展的深度；二是由感知层、认知层、平台层构成的技术层，技术层是当前视觉智能产业发展的核心；三是由数字安防、工业视觉、自动驾驶、医学影像、虚拟现实、新一代视频会议终端、数字文娱等特定场景构成的应用层，应用层决定了视觉智能产业发展的广度。

近日，在工业和信息化部举行的主题新闻发布会上，工业和信息化部信息技术发展司副司长王建伟介绍，我国制造业新产品新模式新业态蓬勃发展，成效比较显著。

日前，美国加州大学洛杉矶分校的生物工程师开发了一类新的仿生3D相机系统，可模仿苍蝇的多视图视觉和蝙蝠的自然声呐感应，从而产生具有非凡深度范围的多维成像，还可以扫描盲点。在计算图像处理支持下，该相机可破译隐藏在角落或其他物品后面的物体的大小和形状。这一技术能集成到自动驾驶汽车或医学成像工具中，其传感能力远远超出当今最先进水平。这项研究发表在《自然·通讯》上。

人眼与摄像头有着本质的差异， 人类视觉系统看到的不是像素而是一个 3D 拓扑模型， 能够理解点、线、面、颜色、形状、远近、空间位置等信息， 还能自动构造出事物的 3D 模型。与人类视觉相比，机器视觉系统不仅包括对信息的接收，同时还延伸至对信息的处理与判断，机器视觉相较于人类视觉在工业应用中有许多优势。机器视觉已被广泛应用于现代工业的各个领域，并已成为实现工业自动化和智能化的核心， 无论是“中国制造 2025”， 还是 “工业 4. 0”都离不开智能制造和机器视觉。随着 AR /VR、物联网、云计算、工业网络安全、AI、5G 等技术的逐步成熟， 机器视觉势必会成为自动化工业时代的 “智慧之眼”， 为智能制造打开一个全新的 “视界”。

伴随着计算机技术、人工智能等科学技术的兴起与发展，以及研究的不断深入，出现了以机器视觉技术为基础的表面缺陷检测技术。该技术的出现，大大提高了生产操作的效率，实现了产品表面缺陷的更好、更准确、更快的识别。随着机器视觉检测技巧成熟与成长,我们不难发现其应用规模越加的普遍,依据这些范畴,我们可以归纳综合出机器视觉检测的五大典型应用。