可視化檢測設備在工廠自動化系統中充分發揮著至關重要功能。當它起初被開發設計時，它只是是人類時間的代替品?？墒?，由于技術水平的不斷提高，機器視覺在產線的使用也漸漸變深。如今由研究院講解了該技術性的識的速度。據研究院稱，到2023年，全世界機器視覺的生產量將高于140億美元。從現在起，將來數年的核心技能將包含機器人、3d視覺、工業傳感器、印象處理技能、機器人操控軟件或算法及人工智能技能，在其中3d視覺和機器人將是重要的。由于人才生產加工的提速，機器視覺產品將漸漸成為了企業合作生產加工的核心技能。但同一時間，又會產生另一種問題。即當機器視覺產品逐漸成為了生產線的信息收集時，為了能兼容不一樣的視覺系統，除去規范化的選用技術性外，技術應用產生有關的問題。視覺檢查設備也務必依據企業的要求再次開發設計。

       市場需求的改變促使了工業轉型發展，使將來的機器視覺制造商不會提供單調的產品。它正漸漸轉化為整體加工系統的融合。根據這種行業，依據研究機構的查看，市場對機器視覺的市場需求有40%-50%集中化在半導體和電子行業，包含pcb印刷電路板、電子包裝技術，smt外觀裝配等。根本原因是半導體行業要求高精密度的視覺設備和高品質的技術支持。機器視覺可以充分化解這一些問題。此外，機器視覺系統在質量檢測中得到了廣泛的使用，在產線也非常至關重要。其使用深度與其自動化系統的程度成正比，如藥品、印刷、食品包裝試驗等。此外，受政策因素影響，高層創新行業、信息運輸等行業也將成為了將來的視覺考察。機器視覺檢測也會是將來的趨勢。

       視覺自動化檢測設備在工業制造中的運用主要是可以分成4大類：外觀檢測、模式識別/計數、尺寸檢測和視覺定位，視覺自動化檢測設備現階段的運用依托于這4大類作用來開展外觀檢測：主要是檢查產品的外表缺點，普遍的包括表面裝配缺點(如漏裝、錯料、錯配等)、表面印刷缺點(如多印、漏印、重印等)及表面外形缺點(如崩邊、凸起、凹坑等)。因為產品外表缺點通常情形下類型繁多，因此檢查在機器視覺中的運用中是相對來說比較難的一種。模式識別/計數：主要是對于已經知道規律性的物件開展區分，很容易的包括外形、顏色、圖案、數字、條碼等的分辨，還有信息量較大或更抽象的分辨如人臉、指紋、虹膜識別等。

       尺寸檢測：主要是指把獲得的圖像像素信息內容標記成常見的度量衡單位，之后在圖像中準確的計算出要了解的幾何尺寸。優點就在于對高精度、高通量及復雜形態的檢測，例如有一些高精度的產品因為人眼檢測不便之前只有抽樣檢驗，擁有了機器視覺后就可以完成全檢了。視覺定位：主要是指在分辨出物品的基本上準確得出物品的坐標和角度信息內容。定位在機器視覺運用中是十分基本且核心的作用，一個軟件的好與壞大概率與其說定位算法的好與壞密不可分。從技術完成難度上來說，分辨、定位、檢測、檢查的難度是遞增的，而依托于4大基本作用延伸出的多種細分作用在完成難度上還有差異。因此，與人眼直接檢查相比，視覺自動化檢測設備在分辨，定位和檢測方面的優點較為明顯。