无论是海外市场还是国内市场，机器视觉行业正在快速发展。德国的工业4.0、美国的重返制造业以及中国制造2025等等，都是制造业发展到一定程度，加上当下的各种可用技术，来满足新的市场需求。在高度自动化的工业生产中，机器视觉已不可或缺。

在机器视觉行业，新标准和新技术正在以前所未有的速度发布，新兴趋势的发展繁衍甚至快过自动化生产线上的相机的发展。“一些趋势是不可避免的，它们是在多年的发展中形成的；而另一些趋势则具有颠覆性，是从一些未知的领域涌现出来的。” BitFlow公司销售与市场营销总监Donal Waide写道，“例如，想想工业物联网（IoT）是如何从根本上改变了制造业的，它为公司在‘产品质量、成本效率和整个企业更加可视化’方面实现新的里程碑铺平了道路。”

光学字符识别（OCR）视觉系统能够帮助制造商提高品牌声誉，实现可追溯性和包装合规性，并将召回风险降至最低。许多产品标签都具有自动化机器视觉系统能够识别出的常见问题，如褶皱、印刷错误、日期代码错误等常见缺陷。

奥地利自动化解决方案提供商digMAR公司为德国地毯和纺织品切割机供应商KURIS公司开发了一套3D图像处理系统。这套多相机机器视觉系统设计用于扫描纺织材料，可以自动计算基于材料高度特性的最佳切割坐标，以引导和控制切割设备。

在空间受限的工业过程监控中，使用与基于PC的机器视觉系统连接的大量相机，并不是一种可行性方案。在这种情况下，使用包含了相机和PC功能的智能相机，能为系统集成商提供局部通过/失败判定、I/O零件剔除和联网的管理能力等选项，同时还能减少系统所占用的空间。

虽然单色图像已经足以满足当今许多检测应用（例如寻找缺陷、划痕或裂纹）的应用需求，但是对于那些“单色图像无法提供足够的差异化来识别感兴趣对象”的应用而言，彩色图像的使用正在悄然增加。过去，彩色成像在机器视觉检测中并未得到广泛应用，这是因为彩色成像的技术成本太高、相机速度太慢。但是经过二十多年的发展，彩色线扫描相机背后的技术已经达到到了能够被更广泛应用的程度。

不言而喻，二类和三类医疗器材和医疗用品供应商无法承担无菌产品被污染的风险。然而，即使包装工艺严格符合卫生要求，但是异物仍然有可能存在于热封材料层之间。在某些情况下，这些异物可能会形成足够大的微通道，从而破坏产品对周围环境的密封性，并最终导致细菌进入。

车辆以及电气和电子设备通常被作为废品丢弃，因为以成本有效的方式回收利用这种材料可能是不切实际的。过去，这种回收利用是通过人工分拣进行的，这是一种劳动强度大、耗时且不准确的流程。使用自动化系统，可以分别通过磁鼓或者感应式或涡流分选器，分拣出来自回收材料中的40％-50％的钢以及30％的其他金属。

今天的工业化社会对钢材的需求日益增多，尤其是汽车行业。虽然目前市场上也存在有效的方法来检测粗钢的质量，但是对于更高效、更安全、更高质量的粗钢检测手段的需求从未停止。

锡膏印刷是表面贴装技术（SMT）生产工艺中的一道关键工序，锡膏的印刷质量会直接影响SMT组装的质量和效率。贴片安装电子产品的缺陷80%以上都是由于锡膏印刷质量缺陷（少锡、多锡、桥连、污染等，如图1所示）引起的，所以必须要对锡膏印刷质量进行检测。

MCPack公司是Teledyne DALSA在拉美的一个主要合作伙伴，主要为客户提供创新的产品检查解决方案，帮助食品饮料、化妆品与制药行业客户确保产品包装质量与完整性。一家跨国食品饮料公司在巴西生产基地生产、包装与发售曲奇饼与饼干类产品，这家公司是MCPack在拉美地区的一家重要客户。