机器视觉有如下的发展趋势。 [9] 价格持续下降目前，在我国机器视觉技术还不太成熟，主要靠进口国外整套系统，价格比较昂贵.随着技术的进步和市场竞争的激烈，价格下降已成必然趋势，这意味着机器视觉技术将逐渐被接受。功能逐渐增多更多功能的实现主要来自于计算能力的增强，更高分辨率的传感器，更快的扫描率和软件功能的提高，pc处理器的速度在得到稳步提升的同时，其价格也在下降，机器视觉系统报价，这推动了更快的总线的出现，而总线又反过来允许具有更多数据的图像以更快的速度进行传输和处理。
找点：满足要求的点和后一点、点以及所有点；找边：二乘法、ransac法、霍夫找直线；找圆：二乘法、迭代二乘法、霍夫找圆；灰度模板匹配：平方差匹配、化平方差匹配、相关匹配、化相关匹配；几何模板匹配：轮廓匹配、特征点匹配；坐标系平移：水平平移、垂直平移、水平+垂直平移、水平+垂直+旋转
卡尺测量：测量两平行直线的距离；间隙测量：区域内进行多个边缘间隙的测量，得到符合要求的节距、宽度和间距
在行业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，机器视觉系统软件，可以提供生产效率和产品。例如在物流行业，可以使用机器视觉技术进行快递的分拣分类，不会出现大多快递公司人工进行分拣，减少物品的损坏率，可以提高分拣效率，机器视觉系统的构成，减少人工劳动。 [6] 产展编辑机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者l.r.罗伯兹关于理解多面体组成的积木研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，铜陵机器视觉系统，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，a.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：目标制导的图像处理；图像处理和分析的并行算法；从二维图像提取三维信息；序列图像分析和运动参量求值；视觉知识的表示；视觉系统的知识库等。
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