近幾十年來，機器視覺因其非接觸、速度快、精度高、現(xiàn)場抗干擾能力強等優(yōu)點，使機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)、工業(yè)、醫(yī)學等領域得到了廣泛應用。

比如在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，有一部分工作是對農(nóng)作物或農(nóng)產(chǎn)品的外觀進行判斷，如水果品質(zhì)檢測、果實成熟度判別、作物生長狀況以及雜草的識別等。這些過去主要依靠人的視覺進行辨別和判斷的工作可以由機器視覺技術(shù)部分替代，從而實現(xiàn)農(nóng)業(yè)自動化和智能化。例如，來自某大學的一個團隊就設計了一條可以對蘋果品質(zhì)進行動態(tài)、實時檢測的智能化分級生產(chǎn)線。生產(chǎn)線上，均勻分布的3個攝像頭一次性采集蘋果表面信息，通過計算機智能控制系統(tǒng)對采集信息進行綜合分析，從而對蘋果進行分級。不過，也有學家表示，由于農(nóng)田環(huán)境的復雜多變性以及非結(jié)構(gòu)化特性，目前機器視覺在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應用尚不成熟，仍需進一步完善。

  在工業(yè)環(huán)境中，機器視覺應用日臻成熟，在提高工業(yè)生產(chǎn)靈活性和自動化程度方面發(fā)揮作用。此外，在危險工作環(huán)境或人工視覺難以滿足要求的場合，用機器視覺來替代人工視覺也提高了作業(yè)的安全性。在流水線上通過圖像識別技術(shù)檢查產(chǎn)品外觀缺損、標簽印刷錯誤、電路板焊接質(zhì)量缺陷的圖像識別系統(tǒng)就是機器視覺系統(tǒng)應用于工業(yè)領域的成功范例。印刷包裝、汽車工業(yè)、半導體材料、食品生產(chǎn)等，都是機器視覺在工業(yè)領域的應用方向。

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

  機器視覺技術(shù)還可以應用于智能交通、安全防范、設備等方面。在醫(yī)學領域，機器視覺可以輔助醫(yī)生進行醫(yī)學影像的分析，比如X射線透視圖、核磁共振圖像、CT圖像等。在科學研究領域，可以利用機器視覺進行材料分析、生物分析、化學分析和生命科學分析，如血液細胞自動分類計數(shù)、染色體分析、癌癥細胞識別等。