一、机器人视觉：用于在较大范围内引导机器人的操作和动作，如从料斗送出的乱七八糟的工件堆中拾取工件，按一定方位放置在输送带或其他设备上（即拾取料斗的问题）。对于小规模的操作和动作，需要触觉传感技术。

二、检验:可分为高精度定量检验(如显微照片细胞分类、机械零件尺寸和位置测量)和非用户定性或半定量检验(如产品外观检验、装配线上零件识别和定位、缺陷检验和装配完整性检验)。

在国外，机器视觉广泛应用于半导体和电子产业，约40%-50%的应用集中在半导体行业。PCB细节印刷电路等：各种印刷电路板组装技术和设备；单、双、多层电路板、覆铜板及必要的数据和附件；辅助设备及耗材、油墨、药水及零配件；电子封装技术和设备；油墨印刷设备及周边数据等。SMT表面粘贴:SMT技术和设备、焊接设备、检测设备、维护设备和各种辅助工具和附件、SMT数据、贴片、粘合剂、助焊剂、焊接和抗氧化油、焊接膏、洗涤剂等。回流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。

电子部件制造和加工设备:电子部件制造设备、半导体和集成电路制造设备、部件成型设备、电子工具和模具。机器视觉系统已经广泛应用于质量检测的各个方面，其产品在应用中占据的地位微不足道。除此之外，机器视觉在其他领域也有应用。

在中国，视觉技能的应用始于20世纪90年代。因为职业本身属于一个新的领域，机器视觉商品技能并不普及，以上职业的应用几乎是空白。目前国内的机器视觉品牌大多是国外品牌，比如康耐视、DALSA、Keens、欧姆龙等等。国内大部分机器视觉公司基本都是靠代理国外机器视觉品牌发家致富的。随着机器视觉的不断应用，公司的计划逐渐变大，技能也逐渐成熟。当然，与国外品牌相比，技术上还是有些不足。

随着经济水平的发展，3D机器视觉已经开始进入每个人的视野。目前3D机器视觉多用于果蔬、木材、化妆品、烘焙食品、电子元器件、医疗产品的分级。它可以提高合格商品的生产能力，在生产过程的早期报废劣质商品，从而减少变质，节约资金。这个功能非常适合高度、形状、数量甚至颜色等商品特征的成像。

专业应用方面，主要有制药、包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、烟草、交通、物流等职业。用机器视觉技能代替劳动力可以供给生产动力和商品质量。比如在物流行业，我们可以利用机器视觉技能对快递进行分拣和分类，这并不能说明大多数快递公司都是人工分拣，降低了货物的破损率，提高了分拣能力，减少了人工劳动。