广泛应用于机械、电子、航空航天、模具、弹簧、齿轮、接线端子、电路板接头、五金塑料、磁性材料、电子线路、元件、手表、小型五金冲压行业、矿石行业、手机配件、家用电器、连接器、机械配件、精密夹具、塑料、五金、计算机周边行业等。基于图像测量仪CCD基于计算机屏幕测量技术和空间几何操作的强大软件能力，基于数字图像。机器视觉系统在安装了特殊的控制和图形测量软件后，计算机成为具有软件灵魂的测量大脑，是整个设备的主体。它可以快速读取光学尺的位移值，并通过基于空间几何的软件模块操作立即得到所需的结果；机器视觉系统并在屏幕上生成图形，供操作员比较图像，以便直观地区分测量结果的可能偏差。

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，机器视觉系统表面缺陷通常是物理和化学不均匀的局部区域。机器视觉系统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。

社会进步永远离不开以人为本。在满足了人们的基本需求之后，工业生产必须朝着越来越精细化、智能化的方向发展。智能视觉就是这个时代的产物。机器视觉系统工业3.革命后，自动化时代已经进入，实现了“时代无人(少人)”。在工业4.0时代，随着机器视觉的应用，少数工厂已将实现了“无人时代”。工业4.0时代的技术特征——视觉和图像技术是核心（从“智眼”到“智人”）。机器视觉技术是20世纪人类伟大的技术之一。机器视觉系统80%的人通过眼睛感知外部信息，图像包含较多的信息。视觉图像技术在信息时代注定要成为三脚架，尤其是在工业信息时代。

机器视觉的主要任务：通过图像分析，生成一组描述信息，用于图像中涉及的场景或物体。也就是说，机器视觉系统的输入是图像(或图像序列)，输出是对这些图像的感知描述。这组描述与这些图像中的对象或场景密切相关，机器视觉系统可以帮助机器完成指导机器人系统与周围环境交互的特定后续任务。举个例子：指导机器手臂按要求抓取传送带上的零件。零件的类型、位置和方向是任意的。当传送带上的零件通过上摄像头时，机器视觉系统可以通过机器视觉生成一组零件描述：类型、位置和方向，从而指导机器人手臂按要求抓取。