机器视觉虽然只有几十年发展时间，但随着全球新一轮科技革命与产业变革浪潮的兴起，机器视觉行业顺势迎来快速发展。机器视觉的应用已经从最初的汽车制造领域，扩展至如今消费电子、制药、食品包装等多个领域实现广泛应用。
机器视觉产业链主要由上游原材料零部件、中游装备制造以及下游终端应用行业构成。从深度来看，机器视觉的应用覆盖产业链的多个环节。以手机的制造为例，机器视觉可应用在结构件生产、模组生产、成品组装、锡膏和胶体的全制造环节，例如IPhone生产全过程就需要70套以上的机器视觉系统。从广度上看，机器视觉的下游行业众多，包括汽车、3C电子、半导体、食品饮料、光伏、物流、医药、印刷、玻璃、金属、木材等。
根据中研普华产业研究院发布的《2022-2027年中国机器视觉行业市场全景调研与发展前景预测报告》显示：
机器视觉是指利用相机、摄像机等传感器，配合机器视觉算法赋予智能设备人眼的功能，从而进行物体的识别、检测、测量等功能。按照应用的领域与细分技术的特点，机器视觉行业的市场进一步可以分为工业视觉、计算机视觉两类，相应地，其应用领域可以划分为智能制造和智能生活两类。
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不同权威机构对机器视觉的定义略有差异，但简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做检测、判断和控制。机器视觉基于仿生的角度发展而来，比如模拟眼睛是通过视觉传感器进行图像采集，并在获取之后由图像处理系统进行图像处理和识别机器视觉的这种不断增长的扩散正在与将工业系统连接到物联网(IoT)的趋势融合。随着传感器变得越来越智能化(部分地由支持的计算机视觉算法驱动)，因此生成的数据为工业系统的运行提供了宝贵的见解。反过来，这又开辟了监视设备的新方式，将自主机器人系统(如无人机)连接到物联网基础设施。
自动读码器是视觉技术中较快的增长点，一方面，现在正处于5G和物联网时代的前夜，工厂数字化转型正是当下制造业的热门话题，我们要实现智能制造，工厂数字上云，就需要越来越多的数字采集;另一方面，现代的工厂管理中，二维码是产品的身份证。因此，工厂无论是提高设备控制效率，还是提高产品的品质，都要追溯到数字的采集。在机器视觉领域，采集数据就需要一款能够自动识别二维码的机器。