从自身优势这一方面来看，机器视觉作为一项综合性的技术，是众多技术的融合体，不仅包括图像处理、机械工程技术、控制，还融入了传感器、光学成像、分析算法等，对于自动化程度的提升，以及灵活性的增强有着巨大帮助。 　　
    在某些特殊环境条件下，人工视觉的效能大大降低，此时机器视觉就显得更为重要。在危险工作中、批量化生产中，机器视觉可大大降低风险，提升仪器设备的性，从而提升效率。 　　
    此外，机器视觉独有的可重组性也为自动化生产降低了一定的成本支出。在不同的场景下，机器视觉只需更换软件，对于硬件替换方面并没有提出强制性要求，这也就免除了部分的硬件成本。 　　
    当然，机器视觉的快速发展并不单单因为其高性能，全球市场的推动力也起了大作用。就目前机器视觉大的应用领域来看，半导体电子制造业在近几年的表现亮眼，不说大并购案屡屡被刷新记录，全球市场规模也获得突破性进展。 　　
    据世界半导体贸易统计协会(WSTS)2017年11月28日发布的报告显示，2017年全球半导体市场规模为4086.91亿美元，同比增长20.6%，首破4000亿美元大关，创七年以来(2010年为年增31.8%)的新高。 　　
   半导体产业的欣欣向荣带动着机器视觉市场的不断增长，与此同时，从2015年提出“中国制造2025”战略至今，智能机器人产业也突飞猛进。作为机器人的“眼睛”，机器视觉无疑水涨船高。 　　
    无论是机器视觉应用的扩展，还是上下游领域的推进，在多因素作用下，机器视觉市场需求迅速增长。相关统计数据显示，2015年全球机器视觉系统及部件市场规模已经超过40亿美元，发展至2018年，这一规模将达到50亿美元之大。 　
    随着工业自动化技术的日渐成熟，越来越多企业开始采用机器视觉，以求效益的大化。那么，机器视觉未来的发展将会呈现哪些趋势？ 　　
    应用领域的扩宽。当前，机器视觉主要应用于制药、印刷、矿泉水瓶盖检测等领域，但由于前期开发并不完全，因此未来在这些领域的发展空间依然巨大。另外，随着人工智能时代的演变，机器视觉将更多地出现在新兴领域，比如智能机器人、自动驾驶、人脸识别、追踪定位、安防监控、医疗影像等视觉图像应用中。 　　
    逐渐走向大众视野。这一趋势与其应用领域有着密不可分的关系，我们知道，目前机器视觉由于其专业性以及应用领域的局限性，使得机器视觉对于大众而言十分陌生。随着应用领域的拓宽，机器视觉将出现在更贴近日常生活的场景中，与其他行业相融合，显得更加“亲民”。