机器视觉伴随计算机技术、现场总线技术的发展，技术日臻成熟，已是现代加工制造业不可或缺的产品，广泛应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。机器视觉的引入，代替传统的人工检测方法，极大地提高了投放市场的产品质量，提高了生产效率。

机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种工业相机）把图像抓取到，然后将该图像传送至处理单元，通过数字化处理，根据像素分布和亮度、颜色等信息，来进行尺寸、形状、颜色等的判别。进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
在科技发达的今天，运输系统逐渐朝着智能化（ITS）发展，而检测的方法上亦渐渐趋向以高科技的检测方式替代传统人工调查的方式，可以避免漏记或调查员的投机取巧，并且精简调查成本，在执法方面，各个城市大量采用了电子警察，使得在许多装有电子警察的交*口和路段交通秩序要好于其它路段。所以，车辆检测器的发展在现代计算机化的交通管理中扮演着非常重要的角色，其准确度常受到检测方式、检测器布设形式、数量与位置的影响。
现有的各种交通参数检测方式中，只有图像检测器（Video Image Detector）是一种可以取得最丰富的交通信息的面式检测器。视觉为基础的摄影系统在现今的发展已更加的成熟，而且，比那些点式的感应系统更为有用（例如：环形线圈与压力式检测器），因为图像检测器所提供的信息可以进行进一步的车辆跟踪与分类，这对于执法是至关重要的。而其它检测手段均有较大的限制，点式检测器仅用于车流上的量测与计数，或是解决特定的子问题（如等候检测或拥挤车流上的检测），缺乏一般性的应用。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能由人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率（即“零缺陷”），而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。有些时候，如微小尺寸的精确快速测量，形状匹配，颜色辨识等，用人眼根本无法连续稳定地进行，其它物理量传感器也难有用武之地。这时，人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉的概念。
在现代工业自动化生产中，涉及到各种各样的检查、测量和零件识别应用，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。
随着电脑的功能日益增强，价格日益低廉，使得图像处理在各行各业的应用已经成为相当普遍的工具之一，举凡在医学工程、工业应用、交通领域应用等，近年来结合类神经网络加速图像处理速度形成一个研究趋势。