机器视觉的概念起始于20世纪60年代，最先的应用来自"机器人"的研制。最早基于视觉的机器系统，先由视觉系统采集图像并进行处理，然后通过计算估计目标的位置来控制机器运动。1979年提出了视觉伺服（VisualServo）概念，即可以将视觉信息用于连续反馈，提高视觉定位或追踪的精度。
　
应用现状分析　　

    随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，国外机器视觉于20世纪90年代进入高速发展期，广泛运用于工业控制领域。

根据工业环境的不同，全球机器视觉主要分为以下两类：　　

    一类是用于大规模或者高测试要求的生产线上，如包装、印刷、分拣等，或者在野外、核电等不适合人员工作的环境中，利用机器视觉方式代替传统人工测量或检试，同时实现人工条件下无法达到的可靠性、精确度及自动化程度。　　

    另一类应用是必须用到高性能、精密机器视觉组件的专业设备制造，典型代表是最早带动整个机器视觉行业崛起的半导体制造设备。从上游晶圆加工制造的分类切割，到末端电路板印刷、贴片，这类设备都依赖于高精度的视觉测量以对运动部件进行导引与定位。例如，如果锡膏印刷工序存在定位偏差，且该问题直到芯片贴装后的在线测试才被发现，那么返修的成本将会是原成本的100倍以上。

    机器视觉发展至今，早已不是单一的应用产品。机器视觉的软硬件产品已逐渐成为生产制造各个阶段的必要部分，这就对于系统的集成性提出了更高的要求。工业自动化企业要求能够与测试或控制系统协同工作的一体化工业自动化系统，而非独立的视觉应用。在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。