机器视觉是实现工业自动化和工厂智能化的关键组成部分之一。一是工业4.0浪潮席卷全球，智能制造必然带来生产设备升级；二是中国人口红利优势逐渐减弱，制造商倾向于用机器代替人，降低劳动力成本；三是消费水平的升级，消费者对产品质量提出了更高的要求，使制造商增加了质量控制。三者相互联系，为机器视觉市场带来了智能制造领域的新发展机遇。
近年来，国内制造商正处于转型升级期，逐渐愿意购买这些高端视觉产品。那么，从工业用户的角度来看，如何看待今天的机器视觉市场呢?
在工业领域，机器视觉充当生产设备“眼睛”该功能是视觉技术发展的出发点和立足点，解决了人眼无法识别和检测的问题，实现了效率好、成本低的经济效益。因此，从客户使用的角度来看，制造商更倾向于高精度、高精度、大视野自动变焦检测和软件的快速导入。
首先是检测的高精度和高精度。这是机器取代人眼最基本、最直接的目的。人工检测容易产生疲态，导致工作质量差。在精密制造领域，机器视觉比人眼具有绝对优势。目前，机器视觉的测量和判断已经非常成熟。
一些工厂生产大量的物体，这对视觉检测来说是一个很大的挑战。过去，大视觉检测有两种方法，一种是用两个读码器覆盖，另一种是用高分辨率相机、光源、镜头和一些定制软件操作。这两种大视觉检测需要专业工程师进行调试和维护。从客户的使用和维护成本来看，并不理想，因此很难进行大规模的部署。
从视觉技术软件的使用来看，开发商能否快速系统地进口将在一定程度上决定客户的接受度。对于系统来说，越简单越好。客户视觉系统的使用应该更倾向于“傻瓜式”操作和开发。模块化多种功能，如BLOB分析、算数运算、逻辑运算、色彩匹配等功能分为多个模块，客户可以根据自己的需要快速导入模块。
从机器视觉的具体应用来看，电子制造业的具体应用在于PCB印刷电路、电子封装、丝网印刷、SMMT表面安装、半导体和集成电路、回流和峰值焊接，以及智能手机、平板电脑等消费品。汽车制造业主要用于面板印刷质量检测、精密测量等。食品药品和包装机械主要集中在包装缺陷检测、生产日期检测、颜色识别、分拣等方面。印刷机械在于印刷质量检测、印刷字符检测、条形码识别等。
除了上述行业，许多传统行业也需要机器视觉应用。像黄金珠宝这样的精细加工行业，往往依靠放大镜，通过肉眼检测产品缺陷。再者，黄金珠宝生产过程中，仍以人工作业为主，一来不利于成本控制，二来人的不确定因素较多。为了在批量化生产中提高效率，基于深度学习的视觉技术，是一个不错的选择。另外，建筑装饰属于劳动密集型产业，工程好坏很多时候基于人为因素。以往工程验收，依靠“老师傅”眼观的方式，检查墙面是否平整、天花龙骨架拼装、门窗缝隙是否过大等问题。如今建筑装饰行业人才面临青黄不接局面，提升自动化水平是该行业的趋势。高档酒店、餐馆、家装对质量要求极高，并且市场份额逐步增大。因此，基于视觉技术对工程的验收，是建筑装饰行业走向自动化、智能化所需。
