工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台。而为了因应层出不穷的新应用需求，工业相机的设计也出现新的发展方向。
机器视觉在生活中的的应用及其广泛，机器视觉软件，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。
高光谱应用：基于pc的高光谱成像用于肉眼无法完成的材料识别、物体发现或过程检测。制造领域以外的应用，正在推动高光谱相机的强劲增长，高光谱相机将光谱学与数字成像相结合。军事监控应用占据了高光谱成像市场中的较大份额，其次是环境测试、采矿和矿物应用。另外，在各种医疗和诊断中，机器视觉开发，高光谱成像也将被广泛采用。分析和处理高光谱成像的数据相对复杂，这也是阻碍市场发展的一个主要障碍，另一个障碍就是高光谱相机的成本较高。
在自动化生产过程中，人们通常将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。目前机器视觉产品中端市场2/3为电子制造、汽车制造和市政交通行业所占据，其余市场份额包括食品、包装机械、印刷等行业需求，东莞机器视觉，并且这些行业对机器视觉产品的需求仍然在大幅增长。
ihs预测，2019年工业行动应用将成长4倍，达到2亿美元，包括以手机/平板计算机进行jian控和可视化、管理工作流程、维护机具和整合系统。管理者无论身处何地，皆可从智能型手机jian控机器视觉系统的影像，ccd 机器视觉，进而依照应用程序(app)和软件的通知迅速应变。
智能工厂将会是未来发展的大趋势。机器视觉技术就会成为智能工厂的核心，它基于通信网络和智能信息组织网而建成的特性，将使其成为工厂的“眼睛”，使机器人灵活地控制生产流程，从而减少人为误差带来的损失。
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