机器视觉始于20世纪50年代二维图像的模式识别，起初被设计用来代替人眼从事检测识别的工作，可以大大提高检测的工作效率以及降低人眼疲劳带来的检测结果的不一致性。机器视觉检测发展至今，已经发展到可以完成人眼难以完成的工作，如高精度的测量以及对特定产品的高速分级，还有利用红外线、紫外线、X射线等检测技术检测人类视觉无法检测到的事物。
机器视觉系统正在许多方面取得进步，包括深度学习软件、3D 视觉和支持流程灵活性和用户选择的模块化。随着机器视觉系统深度学习软件的推出，能够同时检测不可预测的缺陷，它可以在几毫秒内识别高速生产线上的异常情况，并在几分钟内根据小样本图像集进行学习。深度学习将使机器能够开发自己的产品规格并解决以前无法解决的问题，例如区分手机上的污迹和外壳上的划痕。除了外观和功能缺陷检测外，软件还可以对纹理和材料进行分类、验证组装和定位变形部件，以及读取字符，包括扭曲的打印和光学字符识别 (OCR) 文本。最新的深度学习软件还可以分析分类数据集，例如由人工操作员标记的图像，以根据代表好的或坏的部分以及其他因素对自己进行编程，使以前超出机器视觉能力的应用成为可能。
随着机器视觉系统速度和功率的增长，3D 机器视觉正在从受控工业环境转移到非结构化工业环境。
模块化视觉允许客户选择他们想要在他们的智能相机中使用什么样的嵌入式照明和光学元件，或者为标准智能手机等设备添加条码扫描和基本机器视觉功能。
将视觉与软件和自动化生产系统相结合，可以实现当今制造和包装电子商务产品所需的更大灵活性。视觉系统能够区分颜色或识别闪亮表面上的文字，新的照明系统将通过自动调整波长、角度和高度来适应产品的变化。所有这些因素都使得更容易满足柔性制造的需求。视觉系统需要能够适应产品和材料的许多变化，以及检测污染物或撕裂，越早发现不合格产品，浪费的材料就越少。
视觉系统支持的可追溯性和记录保存对于打击汽车、制药、医疗设备和组件等行业中大规模造假行为变得越来越重要。新系统正在使用人眼无法看到的墨水来打印代码，这些代码可以隐藏在任何颜色或图像中，甚至可以隐藏在油漆下，这些识别码可以通过特殊功能进行检测。可追溯性对于越来越多地使用为患者植入的医疗设备也至关重要。
