全球机器视觉市场正处于迅速发展之中，预计到2025年年底，市值将超过192亿美元。时至今日，机器视觉技术不仅成功应用于多个领域，并且应用范围还在逐步扩大。已由起初的电子制造业和半导体生产企业，发展到了包装、汽车、交通和印刷等多个行业。
当下机器视觉技术已经渗入到我们的日常生活中，从手机里的美颜APP面部识别功能、人脸相册分类，到支付宝面部识别身份验证、储物柜人脸识别，以及工业机器人对物体准确抓取、物流机器人障碍避让等等都是运用了计算机视觉技术。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。运用在一些危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合。此外，在大批量工业生产过程中，机器视觉检测可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
随着机器视觉的成本逐渐降低，有更多的方案、更强大的硬件、更聪明的算法出现，再加上物联网连接所有装置，机器视觉将成为绝佳的数据收集工具。
图像处理设备完成了捕获、采集和交换数据的过程，在互联生产过程中，这些数据都可以传输到价值链，触发更多智能行为。例如，检测生产设备的磨损状态，维护工厂设施，提醒管理者提前订购生产部件等。未来，视觉系统设备各部件的尺寸将变小，而速度、精度、分辨率会显著提高，因此普及率也会在几年内急剧增长。
网络系统虽然是未来智能工厂的基础，但成败取决于数据收集、处理和分析能力，而机器视觉就可以派上用场了。机器视觉可以快速获取大量信息，并进行自动处理。因此，在自动化生产过程中，人们通常将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
智能工厂将会是未来发展的大趋势。智能工厂内部的机器若会利用自我优化、自我设置和人工智能(AI)来完成复杂任务，一来符合成本效益，二来提高产品和服务的质量。并且，一旦使用，机器视觉技术就会成为智能工厂的核心，它基于通信网络和智能信息组织网而建成的特性，将使其成为工厂的“眼睛”，使机器人灵活地控制生产流程，从而减少人为误差带来的损失。
机器视觉产业也会逐渐跟嵌入式计算机视觉(ECV)整合，随着工业环境取得低廉的嵌入式图像处理器，可望出现全新的整合自动化方案。但是，随着机器视觉软件研究的进一步深入，对技术要求越来越高，目前市场上的机器视觉系统由于开发难、使用难、销售难等弊端，已较难满足行业需求。
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行业分析师表示，目前全球用户对视觉技术的飞速发展还缺乏匹配认知，行业发展必然面临挑战。当然，也有看好的一面，亚太地区不断增长的制造业，正越来越关注与机器视觉有关的研究活动，所投入的经费支出预计将刺激该技术在亚太市场的成长，进而推动全球市场成分发生变化。
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