​机器视觉是指通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置，其目的是让机器能够 “看” 到并理解周围的环境，从而做出相应的决策和操作。以下是对机器视觉需求较大的行业：
制造业
电子与半导体：在半导体晶圆制造过程中，需要机器视觉进行光刻对准、晶圆缺陷检测、芯片封装检测等。电子制造中，可用于电路板的焊接质量检测、元器件的贴装精度检测、外观缺陷检测等，如苹果、华为等手机厂商在生产线中大量应用机器视觉检测手机零部件的质量和装配情况。
汽车制造：用于汽车零部件的尺寸测量、外观缺陷检测，如车身的焊接质量检测、喷漆缺陷检测，以及汽车装配过程中的零部件装配验证、视觉引导机器人进行汽车零部件的安装等，特斯拉等车企在生产线上广泛使用机器视觉技术提高生产质量和效率。
新能源：在锂电池生产中，机器视觉可对极片的涂布质量、尺寸精度、外观缺陷进行检测，还能用于电池模组的装配检测和 PACK 线的质量检测。在光伏产业，可用于硅片的表面缺陷检测、电池片的外观检测和光伏组件的封装检测等。
物流与仓储
货物分拣：通过机器视觉识别货物的形状、颜色、标签等信息，实现货物的自动分拣和归类，提高分拣效率和准确性，降低人工成本，京东、顺丰等物流企业在分拣中心大量应用机器视觉技术。
库存管理：利用机器视觉对仓库内的货物进行盘点和库存监控，实时掌握库存数量和货物位置信息，实现库存的智能化管理。
路径规划：帮助 AGV 小车等物流机器人进行导航和避障，使其能够在复杂的物流环境中准确地行驶和作业。
医疗领域
医学影像诊断：对 X 光、CT、MRI 等医学影像进行分析和诊断，帮助医生发现病变、肿瘤等异常情况，辅助医生进行疾病的诊断和治疗方案的制定，如 GE 医疗、联影医疗等企业的医学影像设备中就应用了机器视觉技术。
手术导航与辅助：在手术过程中，机器视觉可提供实时的图像信息，帮助医生更准确地进行手术操作，提高手术的精度和安全性，如达芬奇手术机器人就利用了机器视觉技术。
康复治疗：通过机器视觉监测患者的康复训练动作和效果，为康复治疗提供数据支持和个性化的治疗方案。
智能交通
交通流量监测：在路口和高速公路上，利用机器视觉监测车辆的流量、速度、车道占用情况等信息，为交通管理提供数据支持，实现智能交通调度和管理。
车牌识别：用于停车场管理、电子警察系统等，实现车辆的自动识别和收费管理，提高交通管理的效率和准确性。
自动驾驶：是机器视觉应用的重要领域，车辆通过机器视觉识别道路、交通标志、行人、其他车辆等，实现环境感知和自动驾驶决策，如百度的阿波罗自动驾驶平台、特斯拉的 Autopilot 系统都大量应用了机器视觉技术。
食品与包装
食品检测：检测食品的外观质量、形状、颜色、大小等，筛选出不合格的产品，还可用于检测食品中的异物，保障食品安全，如光明乳业等在乳制品生产中利用机器视觉检测产品的外观和包装完整性。
包装检测：对包装的完整性、标签的粘贴位置和内容、封口质量等进行检测，确保包装符合要求，提高包装质量和生产效率。