中国机器视觉起步于80年代的技术引进，随着910年半导体工厂的整线引进，也带入机器视觉体系，06年往常国产机器视觉产品首要集中在外资制造企业，规模都较小，06年开始，工业机器视觉应用的用户群开始扩大到印刷、食品等检查领域，2011年市场开始高速增长，随着人工成本的增加和制造业的升级需求，加上计算机视觉技术的快速进展，越来越多机器视觉方案渗透到各领域，到2016年我国机器视觉市场规模已达近70亿元。

　　机器视觉中，缺陷检查作用，是机器视觉应用得最多的作用之一，首要检查产品表面的不同信息内容。在现代工业自动化成产中，连续批量成产中每颗制程都有所次品率，独自看尽管比率很小，但相乘后却成为企业难以提升良率的瓶颈，同时在通过完整制程后再剔除次品成本会高众多（例如，要是锡膏印刷工序存在定位偏差，且该咨询题直到芯片贴装后的在线测试才被发觉，所以返修的成本将会是原成本的100倍之上），因而即时检查及次品剔除对质量操控和成本操控是特别重要的，也是制造业进一步升级的重要基石。
　　1、在检查行业，与人类视觉相比，机器视觉优势比较明显
　　1）精确度高：
人类视觉是64灰度级，且对微小目标分辨力弱；机器视觉可显著提升灰度级，同时可观测微米级的目标；
　　2）速度快：人类是没法看清快速运动的目标的，机器快门时刻则可达微秒级不；
　　3）平稳性高：机器视觉解决了人类一颗特别严重的咨询题，不平稳，人工目检是劳动特别枯燥和辛苦的行业，不管你设计怎么样的奖惩制度，都会出现较为高的漏检率。但是机器视觉检查装备则没有疲劳咨询题，没有情绪波动，只假如你在算法中写好的东西，每一次都会认真执行。在质控中大大提高效果可控性。
　　4）信息内容的集成与留存：机器视觉获得的信息内容量是全面且可追溯的，相关信息内容可以很便利的集成和留存。
　　2、机器视觉技术近年进展迅速

　　1）图象采集技术进展迅猛
　　CCD、CMOS等固件越来越成熟，图象敏感器件外形尺寸不断缩小，像元数量和数据率不断提升，分辨率和帧率的提高速度可以讲日新月异，产品系列也越来越多样化，在增益、快门和信噪比等参数上不断优化，通过关键测试指标（MTF、畸变、信噪比、灯源亮度、匀称性、色温、体系成像能力综合评估等）来对灯源、镜头和照相机展开综合选用，使得众多往常成像上的难点咨询题得以不断突破。
　　2）图象处理和方式识不进展迅速
　　图象处理上，随着图象高周密度的边缘信息内容的提取，众多原本混合在背景噪声中难以直截了当检查的低对比度瑕疵开始得到分辨。
　　方式识不上，本身可以看作一颗标记过程，在一定量度或观测的基础上，把待识方式划分到各自的方式中去。图象识不中运用得较多的首要是决策理论和构造方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对方式向量展开分类识不，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；构造方法的关键是将物体分解成了方式或方式基元，而不一样的物体构造有不一样的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的方式基元求出编码边界，得到字符串，再依据字符串推断它的属类。在特征生成上，众多新算法不断呈现，包括基于小波、小波包、分形的特征，及其独二重量分析；还有关子支持向量机，变形模板匹配，线性及其非线性分类器的设计等都在不断延展。
　　3）深度学习带来的突破
　　传统的机器学习在特征提取上首要依靠人来分析和建立逻辑，而深度学习则通过多层感知机模拟大脑工作，构建深度神经网络（如卷积神经网络等）来学习简易特征、建立复杂特征、学习折射并輸出，训练过程中全部层级都会被不断优化。在具体的应用上，例如自动ROI区域分割；标点定位（通过防真视觉可灵活检查未知瑕疵）；从重噪声图象重检查没法描述或量化的瑕疵如橘皮瑕疵；分辨玻璃盖板检查中的真假瑕疵等。随着越来越多的基于深度学习的机器视觉软件推向市场，深度学习给机器视觉的赋能会越来越比较明显。
　　4）3d视觉的进展
　　3D视觉还处于起步时期，众多应用程序都在安装3D表面重构，包括导航、工业检查、逆向工程、测绘、物体识不、测量与分级等，但周密度咨询题限制了3D视觉在众多场景的应用，目前工程上最先铺开的应用是物流里的标准件体积测量，相信未来这块潜力巨大。