目前，我国正处于劳动密集型向技术密集型转型的时期。我国正在成为机器视觉技术发展相对活跃的地区之一，需要提高生成效率，降低人工成本。例如，长江三角洲和珠江三角洲已经成为电子和半导体技术的转移地和机器视觉技术的聚集地。机器视觉公司许多具有科学的机器视觉系统已经进入中国，国内机器视觉企业也在与国外机器视觉企业的良性竞争中蓬勃发展。机器视觉公司许多大学和研究机构都致力于机器视觉技术的研究。机器视觉检测自动化设备的应用范围很广，很多行业都可以使用机器视觉检测自动化设备的尺寸检测、缺陷检测等。

随着新成像技术的不断发展，该学科的发展势头依然强劲。近年来，机器视觉行业在全球范围内实现了创纪录的增长，零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。一个称职的机器视觉集成商——集成公司和工程团队中的个人——在为工业用户提供成功和可靠的机器视觉系统解决方案方面比以往任何时候都更重要。机器视觉公司先要了解机器视觉集成任务和业务的主要目的。也就是说，减轻用户的应用程序风险。一般来说，机器视觉技术的实现技术并不像PLC，整个工业工程界都广泛理解运动控制甚至机器人技术。机器视觉公司从根本上保证项目的成功和可靠性，聘请具有机器视觉技术经验的集成商。

常见的表面缺陷包括金属表面的划痕、孔、斑点、非金属表面的混合、损伤、污渍、纸张表面的色差、压痕、玻璃等。一般来说，机器视觉公司表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。机器视觉公司产品的外观对企业的产品销售和质量非常重要，因此对企业非常重视。传统的表面缺陷检测方法是人工检测，但不准确，抽样率高，人员成本高，强度高，不利于产品质量控制。智能视觉表面缺陷检测系统可以在很大程度上克服上述缺陷，提高公司的生产效率和质量保证，从而提高市场竞争力。

生产和制造业的未来。在电子产品生产车间，各种芯片和元件的尺寸已经从几毫米减少到几十毫米，从几微米减少到几十微米。在机器视觉系统的指导下，零件的焊接和组装与生产机器人的操作一样准确。由于零件的尺寸和质量已经减少了几百倍，装配速度大大提高，可以每秒钟完成一次。机器视觉公司生产效率提高了100倍。在装配线运行的10秒内，机器视觉公司可以生产出一种包含数千个零件的电子产品。工业4.0概念的受益者是中国，制造业的发展是中国的国家战略。2025年中国制造业表明了政府的动机和决心。一旦启动，它将迅速改变局面，中国的工业也将达到一个新的高度。

机器视觉与图像处理、模式分类和场景分析三个领域密切相关。(1)图像处理主要是根据现有图像获得新图像。由于获得的是图像，其输出结果仍需要分析和解释。（2）模式分类的主要任务是：对“模式”进行分类。这些“模式”是指事物的一组属性或者说特征。通过这些属性特征，机器视觉公司将其划归为已知类中的某一类，也就是识别出了这个事物。(3)场景分析的重点是将简单的描述转化为更复杂、更详细、更有利于我们判断或得出结论的描述。机器视觉公司这些输出描述深化了输入描述，进一步解释了事物之间的深层联系。