機器視覺身手如此了得，當然不能大材小用，在不斷的發展過程中，它已經在很多場景下大展身手。在工業領域中的應用主要歸納四大類，包括識別，檢測，測量，定位與引導。
1、識別
在識別應用中，機器視覺系統通過讀取一維碼、二維碼、部件標識碼、元件標簽、字符內容進行識別，除此以外，機器視覺系統還可以聽過定位的圖案來識別元件，或者基于顏色、形狀或尺寸來識別元件。
目前機器視覺在識別領域已經用于產品外形和表面缺陷檢驗，如木加工檢測、金屬表面視覺檢測、二極管基片檢查、印刷電路板缺陷檢查、焊縫缺陷自動識別等。
2、檢測
檢測是機器視覺在工業領域中主要的應用之一，在檢測應用中，機器視覺系統通過檢測產品是否存在缺陷、污染物、功能性寫詞和其他不合規之處，來確認產品是否滿足品質要求。
機器視覺還能檢測產品的完整性，比如在食品和醫藥行業，機器視覺用于確保產品與包裝的匹配性，以及檢查包裝瓶上的安全密封墊、封蓋和安全環是否存在。
3、測量
在測量醫用中，機器視覺系統通過計算被測物幾何位置之間的距離來進行測量，然后確定這些測量結果是否符合規格。如何不符合，視覺系統將向機器控制器發送一個未通過信號，進而觸發生產線上的不合格產品剔除裝置，將該物品從生產線上剔除。
在實踐中，當元件移動經過相機視場時，固定式相機將會采集該元件的圖像，然后，機器視覺系統將使用軟件來計算圖像中不同點之間的距離。機器視覺的特點是可以實現非接觸式測量，避免了許多傳統的接觸式測量帶來的二次損傷。
4、定位和引導
在任何機器視覺應用中，無論是簡單的裝配檢測，還是復雜的3D機器人應用，都需要采用圖案匹配技術定位相機視場內的目標物品或特征。目標物品的定位往往決定機器視覺應用的成敗。
引導就是使用機器視覺來報告元件的位置和方向，機器視覺系統可以定位元件的位置和方向，將元件與規定的公差進行比較，以及確保元件處于正確的角度，以驗證元件裝配是否正確。其次，引導可用于在2D或3D空間內將元件的位置和方向報告給機器或機器控制器，讓機器能夠定位元件或機器，以便將元件對應。
在工業領域，工業機器人對物體準確抓取、物流機器人障礙避讓等等都是運用了機器視覺技術，是人工智能正在快速發展的一個重要分支，隨著人工智能的爆發，作為代表技術之一的機器視覺，有望迎來更大發展，在智能工廠、無人商店、自動駕駛、機器人等領域掀起新的風暴。
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