、农业、国防、军工、交通、医疗、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，将对我们的生活、生产和工作带来革命性的改变。
据国外调查研究机构MarketsandMarkets分析，2015年全球机器视觉市场规模为80.8亿美元，到2020年市场规模将达125亿亿美元，2016-2020年全球机器视觉市场将以年复合9.1%的增长率成长。
中国机器视觉产业起步晚，市场基数小，但发展速度快（2009年以后进入加快速度进行发展期），目前已成为继美国和日本之后的全球第三大机器视觉市场。
2015年中国机器视觉市场规模61.2亿元，，同比增速为28.57%，增速为全球首位，远高于全球中等水准。预计2016-2020年中国制造将促使机器视觉维持20%的增长率，到2020年市场规模将达152亿元。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
机器视觉系统涉及到多门技术，最基本的系统也需要照明、成像、图像数字化、图像处理算法、计算机软件硬件等，稍微复杂一点的系统还会用到机械设计、传感器电子线路PLC、运动控制、数据库等等。
整个机器视觉系统中，半导体零部件和软件开发占据成本的80%，其中进口核心零部件和底层软件开发占60%生产成本。
机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，做处理并加以理解，最终用于实际检验测试、测量和控制，技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。
一个典型的工业机器视觉应用系统，包括数字图像处理技术、机械工程技术、控制技术、光源照明技术、光学成像技术、传感器技术、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术、人机接口技术等。
机器视觉应用广泛，从工业视觉到计算机视觉，从人机交互到无人驾驶，从虚拟现实到物体自动识别，机器视觉都能担当着重要角色。
在国外，机器视觉的应用普及大多数表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。机器视觉系统还在质量检验的每个方面已得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。
中国机器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。目前国内机器视觉大多为国外品牌。国内大多机器视觉公司绝大多数都是靠代理国外各种机器视觉品牌起家，随着机器视觉的不断应用，公司规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟。
在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，能够给大家提供生产效率和产品质量。例如在物流行业，能够正常的使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，能大大的提升分拣效率，减少人工劳动。
中国经济经过数十年的快速地发展，在很多领域完成了从无到有、从不能到可以的跃变，现在已经到了提高生产效率和产品质量、残酷竞争的阶段，很多原来使用的人工工序正逐渐被机器所取代，从而对机器视觉系统产生了慢慢的变多的需求。
目前机器视觉技术以国外较为先进，如康耐视、基恩士等行业巨头，占据着全球大部分的市场占有率，国内大部分机器视觉公司都是国外机器视觉品牌的代理商。
我国机器视觉市场上的力量主要可大致分为三类：国际综合自动化工业公司、国际专门机器视觉厂商、国内专门机器视觉公司，其中外资厂商仍然占据机器视觉市场主导地位，我国机器视觉行业企业以产品代理商和系统集成及设备制造为主，底层开发商较少。
在国内机器视觉市场在上层二次应用开发方面，国内厂商占有比较大的份额；但是在机器视觉底层核心零部件这块，目前其实是以国外品牌为主。但国外品牌产品存在着技术上的支持力度小、产品供货不及时、更新换代慢、价格高等劣势，在某些特定的程度上阻碍了整个机器视觉行业的发展。国内厂商要努力创新，不断的提高产品的核心竞争力。
随着机器视觉技术的持续不断的发展，在各行业中的应用日益加深，全球互联网与半导体巨头纷纷布局，显示出智能图像处理将是下一个竞技场。
英特尔收购俄罗斯机器视觉公司Itseez，该企业成立于2005年，已经开发了面向驾驶员辅助系统的软件和服务。此次收购加强了英特尔在电子感知和图像理解领域的能力，有利于公司于汽车和物联网领域的创新。
英特尔还收购机器视觉公司Movidius，该企业能提供低功耗机器视觉芯片，而且已于谷歌、联想、大疆等公司签署协议，为无人机、安保摄像头、VR/AR头盔等设备提供技术服务。
谷歌收购Industrial Perception，该公司致力于研究用于工业机器人的3D视觉识别技术，能够准确对物体进行分类，可以使工业机器人对不一样的形状的物体进行精准的货物装卸。
Facebook和谷歌携手俄罗斯计算机视觉公司VisionLabs开发了一个通用的开源计算机视觉开发平台。
ARM以3.5亿美元收购英国计算视觉公司Apical，进一步巩固计算视觉和图像处理技术壁垒。
汽车巨头福特收购以色列机器视觉和机器学习公司SAIPS，该公司开发的图像和视频算法解决方案、深度学习、信号处理及分类技术，可以帮助福特的无人驾驶汽车学习和适应周围的环境。
机器视觉将会是人工智能的下一个前沿领域。随只能机器人、无人机、无人驾驶、智能医生、智能安防、VR/AR等应用领域不断突破，机器视觉技术迎来黄金发展时期。
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