? ? ? ?机器视觉系统市场取得了巨大进步，得益于具有多核处理器的高计算能力以及计算机内存成本的不断降低。机器视觉与快速图像处理算法的快速创新使视觉系统能够应用于工业自动化中不断增加的应用范围。
这些新技术在大型制造工厂中用于各种任务，例如质量的评估或准确的3D测量。然而，在成像分辨率，图像采集速率和数据处理速度方面仍然需要改进?；魇泳跤布故泳醵杂诨魅艘既挝穹浅Ｓ杏茫庑┤挝裼型谖蠢醇改昴诘玫浇徊椒⒄?。
机器视觉和工厂自动化视觉引导机器人的分析发现，工业视觉系统和工业形状测量系统之间的前沿正在消失。最新的视觉系统能够近乎实时地提供高精度的3D形状信息。这些系统用于质量测量以及智能系统控制。
在制造过程中，工业愿景的作用尤其重要，从基于产品标准化的灵活性概念转变为支持产品的定制。制造标准机器视觉系统极其困难，因为需要覆盖很多制造部门以及许多不同的细节。然而，这种应用多样性推动了视觉系统的发展。
不同的应用，存在许多技术挑战； 有些客户需要高速3D，有些则需要高分辨率；一些客户希望产品中包含这些功能。因此，工业视觉集成商是技术的早期采用者，例如可重新配置的指令集处理器。高端工业视觉技术需要增强的数据采集，传输，处理和存储能力。
另一方面，快速消费品的生产成本相对较低?？焖傧哑肥谐『头⒄怪芯锰逭诘却统杀镜氖泳跸低场Ｏ殖勺榧目捎眯允够魇泳跫缮炭梢宰杂啥ㄖ葡低成杓?。零部件价格的下降可能会加速机器视觉系统的采用。