简单来说，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统最基本的特点是提高生产的灵活性和自动化程度。与之相对应，机器视觉有下列主要的应用方向和适用场景。
机器视觉的应用主要有几个方面:
（1）质量检测，也可分为高精度定量检测（如细胞分类显微照片、机械零件的尺寸和位置测量）以及无需测量仪器的定性或半定量检测（例如，产品的目视检查、装配线上零件的识别和定位、缺陷检测和装配完整性检测）。
（2）机器人视觉:用于在广泛的范围内指导机器人的操作和动作，如从料斗发出的杂乱工件堆之中拾取工件，并将其按一定方向放置在输送带或其他设备上。对于小范围内的操作和动作，还需要触觉传感技术。
（3）缺陷检测:在工业生产过程中，很容易产生表面缺陷、杂质等影响产品成品率、批量应用和视觉效果能够协助工业生产有效地识别缺陷，提高成品率水平。
适用场景主要有下列两类:
（1）不适合体力劳动的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的情况。
(2) 在大规模工业生产过程中，利用人工视觉检查产品质量效率低且准确度不高，采用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产自动化程度。
由于机器视觉的诸多优点，为了提高生产效率，减少生产过程中的误差，工业生产中的人工环节逐渐被机器所取代，工业也成为机器视觉应用中极大的领域之一。在消费电子、汽车、医药等上游行业的生产过程之中，机器视觉系统和智能制造，广泛应用于产品尺寸检测、缺陷检测、产品识别、装配定位等。
在非工业领域，机器视觉可应用于农业、医疗、安防、金融和交通运输等领域。机器视觉大大提升了农业自动化程度，实现了农产品分拣、品质检测等功能。可用于医学图像分析，在医学和药学方面也有成熟的应用。也可用于安全和金融领域的人脸识别，以执行身份认证任务。在交通领域，他可以负责车牌识别等任务。
为什么机器视觉技术可以广泛应用于工业制造生产。有两个重要原因：
（1）可靠性原则与传统的人工视觉检测相比，机器视觉技术基于人工智能的架构，以数据传感和核心算法为支撑，不受人类主观情绪的影响，可实现标准批量产品的高可靠性。
（2）经济性原则，机器视觉产品的应用对于人工替代具有明显的成本优势和较高的一致性要求。
随着技术的进步和应用成本的下降，机器视觉在行业之中的渗透率不断提高，整个市场发展迅速。
