機器視覺始于20世紀50年代二維圖像的模式識別，起初被設計用來代替人眼從事檢測識別的工作，可以大大提高檢測的工作效率以及降低人眼疲勞帶來的檢測結果的不一致性。機器視覺檢測發展至今，已經發展到可以完成人眼難以完成的工作，如高精度的測量以及對特定產品的高速分級，還有利用紅外線、紫外線、X射線等檢測技術檢測人類視覺無法檢測到的事物。
機器視覺系統正在許多方面取得進步，包括深度學習軟件、3D 視覺和支持流程靈活性和用戶選擇的模塊化。隨著機器視覺系統深度學習軟件的推出，能夠同時檢測不可預測的缺陷，它可以在幾毫秒內識別高速生產線上的異常情況，并在幾分鐘內根據小樣本圖像集進行學習。深度學習將使機器能夠開發自己的產品規格并解決以前無法解決的問題，例如區分手機上的污跡和外殼上的劃痕。除了外觀和功能缺陷檢測外，軟件還可以對紋理和材料進行分類、驗證組裝和定位變形部件，以及讀取字符，包括扭曲的打印和光學字符識別 (OCR) 文本。最新的深度學習軟件還可以分析分類數據集，例如由人工操作員標記的圖像，以根據代表好的或壞的部分以及其他因素對自己進行編程，使以前超出機器視覺能力的應用成為可能。
隨著機器視覺系統速度和功率的增長，3D 機器視覺正在從受控工業環境轉移到非結構化工業環境。
模塊化視覺允許客戶選擇他們想要在他們的智能相機中使用什么樣的嵌入式照明和光學元件，或者為標準智能手機等設備添加條碼掃描和基本機器視覺功能。
將視覺與軟件和自動化生產系統相結合，可以實現當今制造和包裝電子商務產品所需的更大靈活性。視覺系統能夠區分顏色或識別閃亮表面上的文字，新的照明系統將通過自動調整波長、角度和高度來適應產品的變化。所有這些因素都使得更容易滿足柔性制造的需求。視覺系統需要能夠適應產品和材料的許多變化，以及檢測污染物或撕裂，越早發現不合格產品，浪費的材料就越少。
視覺系統支持的可追溯性和記錄保存對于打擊汽車、制藥、醫療設備和組件等行業中大規模造假行為變得越來越重要。新系統正在使用人眼無法看到的墨水來打印代碼，這些代碼可以隱藏在任何顏色或圖像中，甚至可以隱藏在油漆下，這些識別碼可以通過特殊功能進行檢測。可追溯性對于越來越多地使用為患者植入的醫療設備也至關重要。
