機器視覺主要用計算機來模拟人的視覺功能，但并不僅僅是人眼的簡單延伸，更重要的是具有人腦的一部分功能：從客觀事物的圖像中提取資訊，進行處理并加以了解，最終用于實際檢測、測量和控制。
一個典型的工業機器視覺應用系統，包括數字圖像處理技術、機械工程技術、光源照明技術、光學成像技術、傳感器技術、模拟與數字視訊技術、計算機軟硬體技術、人機接口技術等。機器視覺廣泛其他各個工業領域，可以提高自動化效率，降低企業成本。
發展瓶頸
機器視覺可以看作是與人工智能和模式識别密切相關的一個子學科或子領域，限制機器視覺發展的瓶頸是多方面的。其中最重要的可以歸結為三個方面：計算能力不足、認知理論未明以及精确識别與模糊特征之間的自相沖突。
1、機器視覺面向的研究對象主要是圖像和視訊，其特點是資料量龐大、備援資訊多、特征空間次元高。考慮到真正的機器視覺面對的對象和問題的多樣性，單一的簡單特征提取算法（如顔色、邊界形狀等等）難以滿足算法對普适性的要求。是以設計普适性的特征提取算法時對計算能力和存儲速度的要求是十分巨大的，這就造成了開發成本的大幅度提高。
2、目前較新的思想認為應該從分析、了解和模拟人類大腦的資訊處理功能去建構智能機器視覺系統，但神經科學的發展目前隻能做到了解和模拟大腦的一個局部，而不是整體。事實上，我們對人是如何對一個目标或場景進行認知的這一問題仍停留在定性描述而非定量描述上。
3、機器視覺系統經常被人诟病的問題之一就是準确性，目标越精細，越複雜，資訊越大，則其模糊性和不确定性也越強。機器視覺在做的事情一方面想要借鑒人腦或人眼系統的靈感去處理複雜而龐大的資訊流，另一方面又想摒除人腦在模式識别方面存在的精确性不足的缺陷。
綜上，機器視覺的發展在短期内難有重大突破，目前的實用技術仍然會集中在特定性任務或特定性目标的識别算法的開發上。目前，機器視覺技術必須和應用光學、視覺認知、CV、人工智能等相關學科進行深度交叉。
提升三維技術
在現實生活中，我們越來越需要更多的三維模型來實作對物體或環境的資訊全面掌握。三維模型能更加全面、精确地記錄環境，可以直覺地呈現物體的位置、距離、姿态等。通過初始化、特征點提取、動态模闆特征點比對、幾何變化計算階段後得到三維感興趣區域的特征資訊。
未來發展趨勢
由于機器視覺是自動化的一部分，沒有自動化就不會有機器視覺，機器視覺軟硬體産品正逐漸成為協作生産制造過程中不同階段的核心系統。
無論是使用者還是硬體供應商都将機器視覺産品作為生産線上資訊收集的工具，這就要求機器視覺産品大量采用标準化技術，直覺地說就是要随着自動化的開放而逐漸開放，可以根據使用者的需求進行二次開發。
随着中國加工制造業的發展，對于機器視覺的需求也逐漸增多。機器視覺産品的日益增多，技術的不斷提高，國内機器視覺的應用狀況将由初期的低端轉向高端，由于機器視覺的介入，自動化将朝着更智能、更快速的方向發展。
超人視覺是國内最專業的視覺教育訓練機構，其視覺領域範圍包含工業視覺、安防視覺、計算機視覺、無人機視覺，目前針對工業視覺進行全方位精英教育訓練，超人視覺已經培養了多批學員。輸送了很多真才實學的學員到各企業就職。也得到了企業的高度認可。實事求是、精英教學為超人視覺的宗旨。
如果你在機器視覺學習和工作中遇到問題和困難，或者有其他各方面的想法想和我們交流的，歡迎聯系我們，給我們留言，讓我們互相陪伴，共同成長！