机器视觉的一个重要作用在于推动工业自动化水平提高的过程，这也是目前国内视觉检测市场的发展动力。 用户的需求无疑是促成机器视觉普及和发展的诸多因素中的决定性部分。 当我们接触机器视觉、计算机视觉、图像处理时，基于表面理解在很多情况下会将两者混在一起。 目前，光学计算机视觉在很多领域都有应用，包括医疗、物流、机器人、物理、天文学等，这些领域对计算机视觉有着长足的需求。 视觉在行业应用中经常被问到三个问题。 计算机视觉、机器视觉、图像处理，这三种视觉间有什么关系，区别是什么？ 让我们接下来谈谈它。
图像处理：图像处理多用于图形和图像的一些处理，包括3D和像素成像的一些处理，也就是我们通常理解的； 机器视觉：在机器视觉中，需要结合硬件和软件处理，通过硬件将实时图像采集到计算机，基于系统强大的分析处理能力，属于图像的智能分析处理， 像这样的技术被称为机器视觉。 最后，我们今天要说的是计算机视觉。 例如，软件系统中的计算机处理能力不仅是图像识别，还包括图像形成、图像理解和图像生成，这些都可以归入计算机视觉的范畴。
机器视觉的使用不仅仅在工业自动化领域。 我们也看到了相机在日常生活中的大量应用，比如用于电脑、移动设备、汽车等。同样，我们也可以在这里看到自动光检机的身影。 随着国家制药标准的不断提高，机器视觉对于大规模生产必不可少，例如自动光检机和泡罩板检测系统。视觉检测系统可以快速替代人工快速检测，剔除不合格产品。
由此不难看出，计算机视觉的本质是一门非常基础的学科。 它可以与许多学科交叉融合，其适用性也可以细分。 还有一些方向值得关注。 例如，在视觉系统中开发与工业相机等硬件配合的视觉处理软件也很重要。 随着硬件产品性能和应用要求的不断提高，视觉处理软件的功能也得到了突飞猛进的发展。 操作更简单，同时更开放，便于与各种系统集成。
