在制造业自动化的发展趋势中，机器视觉技术发展的时间并不长，但已经在很多工厂自动化中发挥了重要作用，而且近年来也以稳定的速度增长。顾名思义，机器视觉技术是指利用配备有感知视觉的检测机器来实现人眼的视觉识别功能，也可以说是自动化技术的“慧眼”。

为什么要强调智能化？在小程度上，这是由国家的“智能制造业”政策决定的，但在很大程度上，它实际上是顺应时代发展的。从机器视觉的主体结构来看，机器视觉可以分为三个步骤：图像获取、处理分析、输出。应用于自动化生产线上，对物料进行定位、识别、检测和测量。

在智能制造中，深度学习技术是关键技术之一。深度学习通过训练和提高机器感知、自适应学习和自主决策能力，实现更高效的生产。机器视觉智能检测代替人工检测。被广泛应用的优点是可以实现非接触式的自动检测工作，不会对检测和被测造成任何损伤。非常安全可靠，可在长期恶劣的工作环境下使用。此外，机器视觉智能检测可以快速获取大量的信息量。在大规模工业化生产过程中，采用人工肉眼检测产品效率低，精度不易控制。机器视觉智能检测可以大大提高生产效率，生产的自动化程度和信息集成度高，可以充分发挥智能生产的作用。

目前，机器视觉智能检测的应用领域主要是交通安全、工业生产、生物技术和传统制造业。其中，在工业生产和交通安防行业，机器视觉智能检测正以稳定的速度增长，包括人脸识别、智能监控、产品质量检测和分级等。在生产制造方面，机器视觉智能检测通过工业视觉图像的数字化处理程序，实现有效的质量控制，进一步改善制造工艺，降低成本。

随着当前生产技术的发展，在自动化、智能化、高速化的前提下，机器视觉智能检测技术的图像采集，如分辨率、像素尺寸等已不再是技术发展的主流。主要趋势是图像分析与系统集成，即数据信息管理系统与可视化设备的集成应用。针对客户需求的多样性、产品寿命短、供应缺口难以预测、产业链日益复杂等问题，创新研发了深度工业缺陷检测系统，使各领域的制造业能够应对当今的发展。机器视觉智能检测技术对工业制造业的发展起到了加速作用。