機器視覺指的是通過光學的裝置和非接觸的傳感器自動的接收和處理真實物體的圖像，以獲得所需信息或控制機器人運動的裝置，通俗的說就是應用在工業領域的視覺應用。主要強調的是讓計算機具備對客觀三維場景的感知、識別和理解(側重對質的分析)，例如無人駕駛、人臉識別等都可以歸類為計算機視覺的范疇。前，機器視覺的基礎功能主要可以分為四大類：模式識別/計數、視覺定位、尺寸測量和外觀檢測，當前的應用也基本是基于這四大類功能來展開。

模式識別/計數主要指對已知規律的物品進行分辨，比較容易的包含外形、顏色、圖案、數字、條碼等的識別，也有信息量更大或更抽象的識別如人臉、指紋、虹膜識別等。

視覺定位主要指在識別出物體的基礎上精確給出物體的坐標和角度信息。定位在機器視覺應用中是非常基礎且核心的功能，一個軟件的好壞大概率與其定位算法的好壞密切相關。

尺寸測量主要指把獲取的圖像像素信息標定成常用的度量衡單位，然后在圖像中精確的計算出需要知道的幾何尺寸。優勢在于對高精度、高通量以及復雜形態的測量，例如有些高精度的產品由于人眼測量困難以前只能抽檢，有了機器視覺后就可以實現全檢了。

外觀檢測主要檢測產品的外觀缺陷，最常見的包括表面裝配缺陷(如漏裝、混料、錯配等)、表面印刷缺陷(如多印、漏印、重印等)以及表面形狀缺陷(如崩邊、凸起、凹坑等)。由于產品外觀缺陷一般情況下種類繁雜，所以檢測在機器視覺中的應用中屬于相對較難的一類。

從技術實現難度上來說，識別、定位、測量、檢測的難度是遞增的，而基于四大基礎功能延伸出的多種細分功能在實現難度上也有差異，目前看3D視覺功能是當前機器視覺應用技術中最先進的方向之一。