在工业生产中，传统的检测技术需要众多的检测工人，不仅影响生产效率，而且带来不可靠因素。视觉检测技术克服了传统检测技术的缺点，它以检测的安全性、可靠性及自动化程度高等优点而得到广泛的应用，成为当今检测技术的研究热点之一。
1.机器视觉技术的优势：
精确性与可靠性：由于人类视觉受到物理条件限制，机器视觉可通过光学元器件观察到肉眼无法观测的领域，拓宽了被检测物体的观察范围。由于机器视觉系统采用非接触检测，通常不需要物理接触，对脆弱部件不存在磨损、破坏等危险，不会对观测与被观测者产生损伤，提高了系统的可靠性。此外，机器视觉技术可以克服人类检测的主观性，不受情绪影响与视觉疲劳影响，工作性能稳定，检测结果客观。
环境适应性：在工业生产过程中，由于被测物体的多样化以及机器的误差影响，检测过程很难保持平稳状态。通过AI对于实际生产线中产生的检测误差与瑕疵产品进行学习，机器视觉技术可以更柔性地适应任何环境，因此在实际生产的复杂环境中工业视觉技术下的检测效果更加准确。此外，在不适合于人工作业的危险工作环境，或人工视觉难以满足要求的场合，机器视觉更有适应性。
经济性与持续性：机器可以24小时不间断工作，不需要停顿与休息，整体的工作效率远高于人类，因此一台自动视觉检测机器能够承担多人任务。另一方面，人类难以长时间对同一对象进行稳定的观察，机器视觉技术可以降低质检人员的工作强度与疲劳程度，可以长时间地完成各类工业检测。
2.机器视觉技术行业应用
机器人引导与定位：机器视觉技术可用于指引工业机器人在大范围内的操作和行动，如从杂乱的零件堆中识别并捡取零部件，并按整齐的方位摆放在传输带，或装配到其他设备上。机器视觉技术与多传感器技术的融合，可应用于智能制造中的制造与装配领域，实现智能化的生产、装配和分拣，大大提高生产效率与自动化程度。
尺寸与缺陷检测：机器视觉在工业领域的重要应用之一是尺寸与缺陷检测，包括高精度定量检测，如工业零部件的尺寸检测;以及定性检测，如产品的外观检查、缺陷性检测与装配完全性检测。在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不足，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产自动化程度。