機器視覺是一項綜合性技術(shù)，包括圖像處理、機械工程技術(shù)、控制、電光源照明、光學(xué)成像、傳感器、模擬與數(shù)字視頻技術(shù)、計算機軟硬件等。其功能在于生產(chǎn)部件、產(chǎn)品的定位，以及產(chǎn)品的檢測和外觀識別。

如今，在市場消費升級的刺激下，高端商品市場占有率強勢增長。為此，視覺技術(shù)也越來越多的在工廠應(yīng)用。從目前的來看，自動讀碼器、人工智能瑕疵檢測和3D測量有著強勁的增長趨勢。

為什么說自動讀碼器是視覺技術(shù)中較快的增長點?一方面，現(xiàn)在正處于5G和物聯(lián)網(wǎng)時代的前夜，工廠數(shù)字化轉(zhuǎn)型正是當(dāng)下制造業(yè)的熱門話題，我們要實現(xiàn)智能制造，工廠數(shù)字上云，就需要越來越多的數(shù)字采集;另一方面，現(xiàn)代的工廠管理中，二維碼是產(chǎn)品的身份證。因此，工廠無論是提高設(shè)備控制效率，還是提高產(chǎn)品的品質(zhì)，都要追溯到數(shù)字的采集。在機器視覺領(lǐng)域，采集數(shù)據(jù)就需要一款能夠自動識別二維碼的機器。

瑕疵檢測是視覺技術(shù)最難的部分，傳統(tǒng)的瑕疵檢測，基于模板和特定的過程學(xué)習(xí)后，對產(chǎn)品進行判斷。但是產(chǎn)品的瑕疵不確定因素很多，這種傳統(tǒng)的做法，很難真正意義上實現(xiàn)瑕疵檢測。以消費類電子產(chǎn)品為例，許多廠商最終的產(chǎn)品出廠檢測，往往耗費大量人力。所以，視覺技術(shù)借助人工智能，通過深度學(xué)習(xí)的算法，為瑕疵檢測賦能，并在多個行業(yè)得到應(yīng)用。

再者是3D測量技術(shù)的應(yīng)用，會越來越廣泛。以手機制造為例，手機屏幕邊緣的縫隙大小，以及機身面是否平整，都需要應(yīng)用3D視覺技術(shù)。這一切緣由，皆因消費水平的提升，因此商家會更多的應(yīng)用3D技術(shù)，提高產(chǎn)品的工藝水平。