由于機器視覺檢測能夠最大程度的提高產能、降低成本，同時機器視覺系統可以24小時不間斷的工作，且在高速下執行100%的在線(On-Line)檢視，檢視的準確度也達到接近100%的程度，因此產業界大量地采用機器視覺檢測技術。機器視覺是近年來發展起來的一項新技術，它是利用光機電一體化的手段使機器具有視覺的功能。將機器視覺引入檢測領域，可以在很多場合實現在線高精度高速測量。同時機器視覺檢測技術理論也一步步的發展壯大起來，可以分為以下幾個發展歷程及發展趨勢。

　　1.初級視覺理論：主要針對光學成像的逆問題，是由能從二維光強度陣列恢復三維可見表面物理性質的一系列處理過程組成。這里各過程的輸入數據及計算目的都是能夠明確描述的，如邊緣檢測、立體匹配、由運動恢復結構等方法。在三維物體投影成二維圖像過程中，三維信息有很多損失，從而導致病態問題產生，因此加強對初級視覺過程及其約束條件的研究就顯得格外重要，其主要針對3D重建、雙目視覺。

　　2.主動視覺理論：主動視覺指觀察者以確定或不定方式運動跟蹤目標、感知對象的技術方法。在主動視覺中，觀察者和目標物體也可同時運動，觀察者的運動為研究目標的形狀、距離和運動提供了附加條件，重要研究方向為目標跟蹤，導彈攔截等。

　　3.視覺信息融合：將多種視覺信息相互融合，有可能突破單一視覺信息獲取的局限性，達到利用理想環境下靜止和瞬間的視覺信息獲取，達到認識復雜客觀世界的要求，主要研究領域為圖像信息融合。

　　4.三維場景重建：目前對三維場景的恢復理論和算法局限于對景物“可視”部分，屬于2.5維信息表達，僅提供物體可見輪廓以內的三維信息。恢復景物表面可見與不可見部分的完整信息，是一個復雜但也急待解決的理論難題。

　　5.算法性能評價：機器視覺研究關注任務可否進行或能否完成，缺乏對算法和系統方法性能質量的刻化和評價。在實際應用中，效率和性能十分重要，否則算法和系統無法走出實驗室，因此，機器視覺算法性能評價的建立必不可少。

　　6.視覺并行計算：視覺實時計算還有許多理論、算法和技術上的問題。視覺并行計算結構發展趨勢是在越來越大的結構中采用越來越小的處理單元，其發展方向是由基本邏輯運算處理單元組成龐大的處理網絡系統。

　　7.通用視覺信息系統：能完成各種視覺任務的通用視覺信息系統，即建立類比于人類視覺系統功能的機器視覺系統，通過建立專用視覺系統平臺，逐漸發展到完善的通用視覺系統，如視覺平臺，高度智能化的視覺機器人等。