機器視覺的運用主要有檢測和機器人視覺兩個方面：

1. 檢測：又可分為高精度定量檢測(例如顯微照片的細胞分類、機械零部件的尺度和方位丈量)和不必量器的定性或半定量檢測(例如產品的外觀查看、安裝線上的零部件辨認定位、缺點性檢測與安裝完全性檢測)。

2. 機器人視覺：用于指引機器人在大范圍內的操作和舉動，如從料斗送出的凌亂工件堆中揀取工件并按必定的方位放在傳輸帶或其他設備上(即料斗揀取問題)。至于小范圍內的操作和舉動，還需要借助于觸覺傳感技能。

此外還有：

1.主動光學查看：主動光學查看(AOI, Automated Optical Inspection) 為工業(yè)主動化有用的檢測辦法，運用機器視覺做為檢測規(guī)范技能，很多運用于LCD/TFT、晶體管與PCB工業(yè)制程上，在民生用處則可延伸至保全體系。主動光學查看是工業(yè)制程中常見的代表性手法，使用光學辦法獲得制品的表面狀況，以印象處理來檢出異物或圖畫反常等瑕疵，由于對錯觸摸式查看，所以可在中心工程查看半制品。

2.人臉偵測：人類與生具有著許多種日子的才能，辨識與偵測人臉是視覺才能的一部份。近十五年來關于人臉運用的相關研討不斷的被提出來，但這些技能卻遲遲不能達到普及化的運用，其中很重要的一項原因就是由于一向沒有一個很有用的辦法可以精準的定位出人在雜亂環(huán)境下的方位，因而，就算是辨視率再高, 若不能先精準的偵測出人臉的方位,這些運用都只能坐而論道了。

3.無人駕駛轎車：無人駕駛轎車集主動操控、體系結構、人工智能、機器視覺等很多技能于一體，是計算機科學、模式辨認和智能操控技能高度開展的產品，也是衡量一個國家科研實力和工業(yè)水平的一個重要標志，在國防和國民經濟領域具有寬廣的運用遠景。