由于機器視覺系統(tǒng)可以快速獲取大量信息，而且易于自動處理，也易于同設計信息以及加工控制信息集成，因此，在現(xiàn)代自動化生產過程中，人們將機器視覺系統(tǒng)廣泛地用于工況監(jiān)視、成品檢驗和質量控制等領域。但是機器視覺技術比較復雜，zui大的困難在于人的視覺機制尚不清楚。人可以用內省法描述對某一問題的解題過程，從而用計算機加以模擬。但盡管每一個正常人都是“視覺”，卻不可能用內省法來描述自己的視覺過程。因此建立機器視覺系統(tǒng)是十分困難的任務?？梢灶A計的是，隨著機器視覺技術自身的成熟和發(fā)展，它將在現(xiàn)代和未來制造企業(yè)中得到越來越廣泛的應用。現(xiàn)如今隨著科技的發(fā)展，并且人工成本的大大提高，工業(yè)生產中自動化顯得尤為重要，這樣能夠大大降低企業(yè)的成本，以往那些靠人工作業(yè)的企業(yè)，已經跟不上社會的發(fā)展了。機器視覺系統(tǒng)的出現(xiàn)來自繁瑣勞動力的替代需求。機器視覺自動化設備可以不知疲倦的進行重復性的工作，且在一些不適合于人工作業(yè)的危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，機器視覺可替代人工視覺。機器視覺較早應用于工業(yè)制造領域。通過機器視覺的自動識別功能，許多流水線上具有高度重復性的檢測都可以依靠機器視覺系統(tǒng)設備完成，大大提高了檢測效率和精度。機器視覺是一個相當新且發(fā)展十分迅速的研究領域。在國外，機器視覺的應用普及主要體現(xiàn)在半導體及電子行業(yè)，其中大概40%-50%都集中在半導體行業(yè)。諸如電路板印刷、電子封裝、SMT表面貼裝、電子電路焊接等，均需要使用機器視覺系統(tǒng)技術。機器視覺系統(tǒng)還在質量檢測方面得到了廣泛的應用，并且其產品在應用中占據著舉足輕重的地位。但在中國，以上行業(yè)本身就屬于新興的領域。中國機器視覺市場起步較晚，行業(yè)集中度較高，部分經銷商開始以代理為主轉向大力推廣自主品牌的產品，行業(yè)分布、渠道分銷與成熟的自動化產品都有明顯差異。整個中國的機器視覺市場相較成熟的自動化產品應用水平偏低，市場遠未飽和。伴隨著工業(yè)自動化的發(fā)展，我國配套基礎建設的完善，技術、資金的積累，各行各業(yè)對采用圖像和機器視覺技術的工業(yè)自動化、智能化需求開始廣泛出現(xiàn)，國內有關大專院校、研究所和企業(yè)近幾年也在圖像和機器視覺技術領域進行了積極思索和大膽的嘗試，逐步開始了工業(yè)現(xiàn)場的應用。機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、對象建模、匹配等技術，后來一直在機器視覺中應用。羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。用邊緣檢測技術來確定輪廓線，用區(qū)域分析技術將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區(qū)域，這些技術統(tǒng)稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區(qū)域對所分析的圖像進行描述，以便同機內存儲的模型進行比較匹配。實踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時采用自頂向下，即把目標分為若干子目標的分析方法，運用啟發(fā)式知識對對象進行預測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運用啟發(fā)式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如zui小二乘法匹配之類的數(shù)值計算程序。70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標制導的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運動參量求值；⑤視覺知識的表示；⑥視覺系統(tǒng)的知識庫等。