机器视觉在智能工厂中扮演着重要的角色，可以有效增加产能、提升产品合格率。
在选择机器视觉系统时，传统工业智能视觉设备的优势是体积小、集成度高、便于开发使用；嵌入式机器视觉系统的优势则在于其配置的弹性特征，具备较高的拓展性。智能工厂在建设的过程中，要求机器视觉系统，既要降低成本，还要满足快速变化的视觉应用需求。
智能工厂对机器视觉的需求
性能与处理能力
如何提升产能，系统性能与处理能力(throughput)扮演着关键的角色。就一般机器视觉系统而言，高分辨率与高帧率(每秒显示帧数)就像鱼与熊掌一样，不可兼得。如果想要两者兼得，惟一的出路就是使用高端CPU处理器来补足分辨率与帧率加乘出来的结果。如何以合理的成本，取得处理性能，是系统开发人员所关心的。
适应复杂的产线环境
工厂的环境通常是较为恶劣的，例如在饮料生产包装的产线，系统可能会直接接触到液体。而在工具机加工的环境中，则会充满切削工件及粉尘。当机器视觉系统必须就近配置在严苛的产线环境中，那么选择具备防水、防尘能力的产品才能达到该需求。
多组生产工作站联通
在工厂环境中，一个成品的上市，从组件的制造、半成品的取放、质量的检验到出货的包装，必须要经过层层不同的工作站。举例来说，CNC机台负责组件的车削加工，通过工业机器人的取件、工业相机让工件定位后，才开始进行工件的切割；完成后进入到检测的站台，进行缺陷检测；过关的成品在包装区进行出货条形码的扫读。多组生产工作站之间，如何让系统之间容易整合与沟通，是工厂是否智能化的一大关键。
拥有软件方案
软件解决方案开发的难易度与整合度，是所有导入智能化系统的工程人员心中的一大担忧，也往往是决定项目成败的重要因素。如何缩短开发时间，降低系统开发成本，是重要的关键。
我国机器视觉的发展趋势
工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉具有高度自动化、高精度和适应较差环境等优点，将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用。
视觉图像技术需要重点构建四大核心能力：
✲ 智能识别。海量信息快速收敛，从大量信息中找到关键特征，准确度和可靠度是关键。
✲ 智能测量。测量是工业的基础，要求精准度。
✲ 智能检测。在测量的基础上，综合分析判断多信息多指标，关键点上是基于复杂逻辑的智能化判断。
✲ 智能互联。图像的海量数据在多节点采集互联，同时将人员、设备、生产物资、环境、工艺等等数据互联，衍生出深度学习、智能优化、智能预测等等创新能力，真正展示出工业4.0的威力。
毫无疑问，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。
