機器視覺技術發(fā)展至今已有二十多年的歷史，而真正發(fā)生革命性進步的則是莫爾視覺計算理論的提出，通過實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡相關算法使機器擁有同人類視覺系統(tǒng)同樣的功能提供了可能。一般來說，機器視覺系統(tǒng)包含有鏡頭、攝像系統(tǒng)和圖像處理系統(tǒng)，而其核心則是專用高速圖像處理單元，也就是把存入的大量數(shù)字化信息與模板庫信息進行比較處理，并快速得出結論，其運算速度和準確率是關鍵指標。

視覺是人類認知世界最重要的功能手段，生物學研究表明，人類獲取外界信息75%依靠視覺系統(tǒng)，而在駕駛環(huán)境中這一比例甚至高達90%。如果能夠?qū)C器視覺技術運用到自動駕駛領域，無疑將會大幅度提高自動駕駛的準確性，它算是當前計算機科學目前的熱門研究方向之一。

汽車自動化制造領域主要依靠的也是機器視覺技術，汽車制造業(yè)作為一個自動化程度較高的行業(yè)，很多先進的自動化技術已成功運用到該行業(yè)的各個生產(chǎn)流程中。在壓力與機遇并存的當下，進一步提升汽車制造的自動化進程，加速實現(xiàn)多環(huán)節(jié)無人化操作，是汽車制造企業(yè)節(jié)約降本、提質(zhì)增效，通過工藝改進實現(xiàn)新發(fā)展的絕佳途徑。

機器視覺技術的應用貫穿了汽車制造的全過程，包括從最初的原材料質(zhì)量檢測發(fā)展到汽車零部件100%在線測量，再到制造中的焊接、涂膠、安裝、沖壓等過程，最后檢查車身總成和成品車的質(zhì)量。機器視覺技術以其獨特的優(yōu)勢在汽車制造自動化中有測量、引導、檢測等多重應用。

例如檢測，DLIA工業(yè)缺陷檢測系統(tǒng)可以對產(chǎn)品進行制造過程檢測、自動跟蹤、追溯和控制。包括通過光學字符識別（OCR）技術獲取車身零件編碼，以確保零件在整個制造過程中的可追溯性，以確保通過識別零件的存在與否來檢測部件裝配的完整性，并通過視覺技術識別產(chǎn)品表面缺陷或加工工具缺陷，以保證生產(chǎn)質(zhì)量。此外，機器視覺技術還可以與其他智能制造技術相結合，如物聯(lián)網(wǎng)、云計算等，形成智能化的生產(chǎn)系統(tǒng)和供應鏈管理系統(tǒng)。