在国外，机器视觉的应用普及主要体现在半导体及电子行业，其中大概40%-50%都集中在半导体行业。具体如PCB印刷电路：各类生产印刷电路板组装技术、设备；单、双面、多层线路板，覆铜板及所需的材料及辅料；辅助设施以及耗材、油墨、药剂、配件；电子封装技术与设备；丝网印刷设备及丝网周边材料等。CCD自动化检测设备可以的代替人工，对产品实现高速自动化检测。SMT表面贴装：SMT工艺与设备、焊接设备、测试仪器、返修设备及各种辅助工具及配件、SMT材料、贴、胶粘剂、焊剂、焊料及防氧化油、焊膏、清洗剂等；再流焊机、波峰焊机及自动化生产线设备。电子生产加工设备：电子元件制造设备、半导体及集成电路制造设备、元器件成型设备、电子工模具。机器视觉系统还在质量检测的各个方面已经得到了广泛的应用，并且其产品在应用中占据着举足轻重的地位。除此之外，机器视觉还用于其他各个领域。

随着国内机器视觉的不断应用与发展，规模慢慢做大，技术上已经逐渐成熟，在行业应用方面，主要有制药、印刷包装、电子、汽车制造、半导体、纺织、、交通、物流等行业，用机器视觉技术取代人工，可以提供更高的生产效率和更优的产品质量。颜色检测仪器分类颜色检测仪器的两大类中，用肉眼直接去分辨颜色的称为标准光源对色灯箱。比如在锻造工业领域，可以使用视觉检测设备进行产品的质量检测，不仅会降低企业的用工成本，还能降低产品的损坏率，从而提高在线检测效率。

在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。外观缺陷检测对于外观缺陷检测，需要提供已经进行过人工检验的样品，并将样品分类并附有备注。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。