近幾十年來(lái)，機(jī)器視覺(jué)因其非接觸、速度快、精度高、現(xiàn)場(chǎng)抗干擾能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，使機(jī)器視覺(jué)技術(shù)在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

比如在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，有一部分工作是對(duì)農(nóng)作物或農(nóng)產(chǎn)品的外觀進(jìn)行判斷，如水果品質(zhì)檢測(cè)、果實(shí)成熟度判別、作物生長(zhǎng)狀況以及雜草的識(shí)別等。這些過(guò)去主要依靠人的視覺(jué)進(jìn)行辨別和判斷的工作可以由機(jī)器視覺(jué)技術(shù)部分替代，從而實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)自動(dòng)化和智能化。例如，來(lái)自某大學(xué)的一個(gè)團(tuán)隊(duì)就設(shè)計(jì)了一條可以對(duì)蘋果品質(zhì)進(jìn)行動(dòng)態(tài)、實(shí)時(shí)檢測(cè)的智能化分級(jí)生產(chǎn)線。生產(chǎn)線上，均勻分布的3個(gè)攝像頭一次性采集蘋果表面信息，通過(guò)計(jì)算機(jī)智能控制系統(tǒng)對(duì)采集信息進(jìn)行綜合分析，從而對(duì)蘋果進(jìn)行分級(jí)。不過(guò)，也有學(xué)家表示，由于農(nóng)田環(huán)境的復(fù)雜多變性以及非結(jié)構(gòu)化特性，目前機(jī)器視覺(jué)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用尚不成熟，仍需進(jìn)一步完善。

  在工業(yè)環(huán)境中，機(jī)器視覺(jué)應(yīng)用日臻成熟，在提高工業(yè)生產(chǎn)靈活性和自動(dòng)化程度方面發(fā)揮作用。此外，在危險(xiǎn)工作環(huán)境或人工視覺(jué)難以滿足要求的場(chǎng)合，用機(jī)器視覺(jué)來(lái)替代人工視覺(jué)也提高了作業(yè)的安全性。在流水線上通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)檢查產(chǎn)品外觀缺損、標(biāo)簽印刷錯(cuò)誤、電路板焊接質(zhì)量缺陷的圖像識(shí)別系統(tǒng)就是機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域的成功范例。印刷包裝、汽車工業(yè)、半導(dǎo)體材料、食品生產(chǎn)等，都是機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用方向。

  在勘探采集、有色冶煉等過(guò)程中，機(jī)器視覺(jué)技術(shù)也有可為。選礦是礦產(chǎn)資源加工中的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，選礦水平高低直接影響礦物資源回收。

  機(jī)器視覺(jué)技術(shù)還可以應(yīng)用于智能交通、安全防范、設(shè)備等方面。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，機(jī)器視覺(jué)可以輔助醫(yī)生進(jìn)行醫(yī)學(xué)影像的分析，比如X射線透視圖、核磁共振圖像、CT圖像等。在科學(xué)研究領(lǐng)域，可以利用機(jī)器視覺(jué)進(jìn)行材料分析、生物分析、化學(xué)分析和生命科學(xué)分析，如血液細(xì)胞自動(dòng)分類計(jì)數(shù)、染色體分析、癌癥細(xì)胞識(shí)別等。