然而，与发达国家相比我国还有较大差距，机器视觉检测体现在以下几个方面：一是智能设备制造基础理论和技术体系建设滞后。目前，我国主要关注智能设备制造技术跟踪和技术引进，基础研究能力相对不足，引进机器视觉检测技术消化吸收不足，缺乏原创创新；控制系统、系统软件等关键技术环节薄弱，技术系统不完整。二是我国智能设备制造的数字化发展基础相对薄弱，制造业的整体发展仍处于机械自动化向数字化自动化的过渡阶段。如果德国工业4.0作为参照系，比较一致的观点是，中国总体上还是2.0时代，一些企业正在向3.0时代迈进。

一个产品的生产过程可能包括产品需求确定、产品设计、产品规划、产品工程、生产、销售服务等等多个价值链环节，每个环节可能有不同的企业完成。机器视觉检测所谓的价值链集成就是要把这种在一个企业之中或者多个企业之间的产品从需求分析开始直到销售服务全价值链集成起来，确保个性化的产品能够实现。价值链集成的意义在于，他可以确保即使是生产的个性化产品，也能够在整个价值链上被准确的生产出来。同时，价值链集成把横向集成和纵向集成连接在一起，实现了端到端的价值，从而满足了客户的需求。可以说，机器视觉检测价值链集成是实现客户价值的途径，横向集成和纵向集成是实现这一价值的保证。他们共同组成了智能制造体系。

精密量仪的工作行程必须根据工厂要测量的产品的尺寸来确定仪器的工作行程尺寸。机器视觉检测如果仪器的工作行程与测量的产品尺寸相比太小，则无法测量工件。如果太大，则为浪费（仪器的工作行程与销售价格直接相关）；精密仪表的精度标准是指工厂所需测量的产品的精度（每个仪器制造商的工厂标准和装配标准，甚至仪器的精度会不同）。如果工厂产品的测量精度要求不高，可以选择一般厂家的仪器。如果测量产品的精度要求较高，机器视觉检测则需要购买仪器精度高的厂家生产的相关仪器；

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。机器视觉检测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。机器视觉检测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。