全球机器视觉发展至今，已有三十余年历史，我国机器视觉从90年代末发展以来，也已经有了十余年的发展经验。在这个过程中，图像处理、光学成像、传感器、处理器等技术的飞速崛起带动了机器视觉的蓬勃发展，各种新概念、新理论的不断涌现，也使得机器视觉技术与时俱进、日久弥新。
机器视觉长期以来用于工业自动化系统中，以通过取代传统上的人工检查来提高生产质量和产量。从拾取和放置、对象跟踪到计量、缺陷检测等应用，利用视觉数据可以通过提供简单的通过失败信息或闭环控制回路，来提高整个系统的性能。
机器视觉在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。而宏观上看，发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。这些细分领域的投资者，大多都具有自身技术优势，并将为各类场景提供应用解决方案来盈利。
作为一项一项复杂的任务，机器视觉需要大量的处理能力。随着摩尔定律继续增加处理元件（如CPU、GPU和FPGA）的性能，设计人员可以使用这些组件来开发高度复杂的算法。设计人员还可以使用此技术来提高设计中其他组件的设计性能，特别是在运动控制和I／O领域。
随着所有这些子系统性能的提高，用于开发这些机器的传统分布式架构将面临压力。将这些任务整合到单个控制器中，运行在单个软件环境下，消除了设计过程中的瓶颈，使设计人员可以专注于创新，而不必担心实施问题。
深圳星上维智能科技有限公司是一家集机器视觉、工业智能化于一体的高新技术企业，是由一支中国深圳大学机器视觉技术研究的精英团队在深圳创立。
星上维智能科技拥有基于深度学习的三维视觉引导、机器人运动控制、视觉检测、三维建模等方面的核心技术，并研发了机器人三维视觉引导系统 、机器人三维视觉检测系统、产品外观检测系统等可根据客户需求定制化的智能产品。以高效·低成本·模块化的方式为自动化集成商、自动化设备厂商、机器人厂家提供机器视觉的相关解决方案。
星上维机器视觉还有以下几点特征：
1、效率：工业自动化的快速发展，使生产效率大幅提升，从而对检测效率提出了更高的要求。人工检测效率是在一个固定区间，无法大幅提升，而在流水线重复且机械化的检测过程中，检测人员很容易出现疲劳而导致检测效率降低；而机器视觉能够更快的检测产品，特别是在生产线检测高速运动的物体时，机器能够提高检测效率，速度甚至能够达到人工10-20倍；
2、精度：由于人眼有物理条件的限制，即便是依靠放大镜或显微镜来检测产品，也会受到主观性方面的影响，精度无法得到保证，而且不同的检测人员的标准也会存在有差异；在精确性上机器有明显的优点，它的精度能够达到千分之一英寸。而且机器不受主观控制，只要参数设置没有差异，相同配置的多台机器均能保持相同精度
3、客观性：人工检测难免出现疲劳，同时有一个致命的缺陷，就是情绪带来的主观性，检测结果会随检测人员心情的好坏产生变化；而机器没有喜怒哀乐，它所带来的检测的结果自然更加客观可靠。
4、重复性：机器可以以相同的方法一次一次的完成检测工作而不会感到疲倦；与此相反，人工长期重复性检测肯定会产生疲劳，同时每次检测产品时都会有细微的不同，即使产品时完全相同的。
5、环境：机器视觉是通过即图像摄取装置将目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，在测量工件过程中，无需与工件进行接触，因此能够适应恶劣危险生产环境，同时也不会对工件造成接触性损伤；而人工则需要与工件进行接触性检测，因为无法应对恶劣危险环境，且在检测过程中，不可避免的会对工件造成接触性损伤；
6、成本：机器视觉前期投入会比较多，但属于一次性投入，长期产出，由于机器视觉的发展越来越迅速，价格也会逐渐降低；而人工检测则需要长期投入，且人工和管理成本会呈不断上升的趋势。由于机器比人工的检测效率高很多，因此就长期来看，机器视觉的成本会更低；
7、信息集成：机器视觉可以通过多工位测量方式，一次性完成待检产品的轮廓、尺寸、外观缺陷、产品高度等多技术参数的测量；而人工检测在面对不同的检测内容时，只能通过多工位合作协调完成，而不同员工检测标准不一，极容易出现误检的情况；
8、数字化：机器视觉工作过程中产生的所有测量数据，均可独立拷贝或以网络连接方式拷出，便于生产过程统计和分析。同时还可在测量后导出指定测量数据并生成报表，无需人工一一添加，这无疑大大优于人工检测的数据统计；
随着国内制造业的快速发展，对于产品检测和质最的要求不断提高，各行各业对图像和机器视觉技术的工业自动需求将越来越大，因此机器视觉在未来制造业中将会有很大的发展空间
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