机器视觉技术是软件和硬件的结合,机器视觉和人眼视觉大不相同，它依赖各种模块组件协同工作，收集复杂数据，最后依据先验知识给出分析结论。据外媒报道，全球机器视觉市场正处于迅速发展之中，预计到2025年年底，市值将超过192亿美元。

机器视觉系统主要组成部分包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处理和通信设备。完备的系统能捕捉任意对象的图像，并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。一旦与智能设备结合，如无人驾驶汽车、无人机或智能机器人等，可为设备提供操作控制，帮助其捕捉和处理图像，并测量决策所需要的各种特殊数据。
机器视觉系统最基本的特点就是提高生产的灵活性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。
机器视觉系统就可以帮助人们进行产品检查和智能分类，并为工厂机器人提供导航。在全自动生产流水线上，该技术的加入将帮助工厂机器人解释它们所“看”到的一切环境，使它们能独立地四处活动。而辅助识别环境，本质上就是不再通过直接编程而解决机器人遇到的问题，从而大大节省了生产时间与成本。
在检查生产原材料和最终成品质量是否有缺陷时，机器视觉系统特别有用。比如，一旦发现问题，它会即刻定位问题的所在，并通知生产线解决该问题。
除了检查，机器视觉还能通过识别标签来追踪生产流程。其中，照相机可以读取标签，获取指导产品登记、确认处于供应链哪个阶段等关键信息。
机器视觉技术在解决复杂工业任务方面十分可靠。而且，与各类机构或教育场所中应用的普通视觉系统相比，工业机器视觉系统更加健全，稳定性和准确性更高，成本也比军队、航空、国防和政府的应用系统更低。机器视觉技术如今已成功应用到了工业机器人当中，并成为一项核心关键技术。无人机、自动驾驶、智能医生、智能安防等应用领域不断突破，全球互联网和半导体巨头纷纷布局，显示出智能图像处理将是下一个竞技场，或许意味着机器视觉技术迎来黄金发展时期。
媒体预计，这些因素将致使该技术在工业部门的适应性更强。此外，正由于工业领域使用了机器视觉系统，越来越多的其他技术也在寻求与之融合，从而强化了机器视觉技术市场的蓬勃发展之势。