计算机视觉（Computer Vision）是指运用摄影机代替人眼，通过对生物视觉的模拟来识别、跟踪、测量目标，在通过计算机的进一步处理后，最终将目标处理成更适合人眼观察或符合机器检测的图像。通俗来说，就是一门研究怎么让机器学习“看”的科学。
由于工业这一产业的特殊性，其对于产品的精度、质量要求非常高，计算机视觉技术主要在以下三方面有着较为重要的应用。
第一， 检测工业产品的大小和形状是否符合要求。对制造业来说，一件产品能否在形状和尺寸上达到标准是极为重要的，因为这直接决定这件产品能否在实际运用中达到要求。计算机视觉技术在产品产出后能够对其进行特征上的检测，以确保产品在生产中的弧度、大小、形状等都符合要求。
第二， 检测工业产品表面是否有缺陷。为了防止产出的产品在外观上有缺陷，需要使用计算机视觉技术对表面进行检测以判断产品表面是否有裂痕、划痕，粗糙程度是否达到标准。
第三， 检测产品零部件是否存在缺失。计算机视觉技术需要在产品流水线生产过程中检测产品是否存在缺失铆钉、螺丝钉等零件。
随着工业自动化中计算机视觉技术的应用逐渐深入，工业生产的质量得到了巨大提高，同时，生产速度也得到了大幅度提升。目前，计算机视觉技术在以下几个具体场景有着比较广泛的应用。
1、 产品质量把控
不同于人工检查很容易因为不同检查人员的标准、能力等引发错误和遗漏，计算机视觉能够在很大程度上减少人为影响至接近0%。通过神经网络，计算机视觉技术能够检测出92％-99％有缺陷的产品，误报占3-4％。
2、 安全保障
计算机视觉技术能通过摄像头和感应器对生产现场的危险情况进行识别，最大程度地减少危险的发生，确保设备持续运行，减少工伤风险。与视频结合之后，计算机视觉技术也能检测火情、泄露、物品被带走的情况。
3、运营控制
计算机视觉技术能够被用于对生产设备和整体设施的实时监控。通过视频分析，能够对车辆、人、设备等移动中的物体实时监测、定位。这相比于人类的识别和跟踪更为精确，能够提高整体设备的生产力。
随着近些年来科技的发展越来越迅速，各行各业与人工智能、计算机技术的结合愈发紧密，可想而知，未来不仅工业，更多的地方也会运用到计算机视觉这项技术。
