在过去几十年来，分析一直是高度手工操作的行为，分析师基本上都是手动来梳理数千行的表单，现在正由技术变得自动化起来，基本上通过一些简单的按钮就能够实现操作。但随着时代的进步，人们的需求也随之提升。

由于选择的机会原来越多，如今用户对产品质量的要求也就越来越严。这对于厂家来说虽说是一个挑战，却又是难得的突破机遇，人工检测产品质量不仅麻烦，而且不准确。解决方法就是采用机器视觉的自动化视觉检测系统，才能不断扩大产能和质量控制的要求。

据了解，机器学习由ArthurSamuel在1959年首次定义，即“学习领域，使计算机能够在没有被明确编程的情况下学习”。换言之就是，这就是分析的自动化，从而能够让分析得以大规模应用。

机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。

相比深层的神经网络，传统的机器学习模式正在为大多数人工智能应用提供动力。工程师们仍在使用传统的软件工程工具来进行机器学习工程，但这些工具并不起作用：数据建模的管道试图将数据转为模型，但最终得到的只是一些不完整的碎片。随着大型科技公司构建具有端到端功能的新型机器学习平台，这一过程将会有所改观。

随着机器视觉系统在工业领域被广泛接受，已经有越来越多的新领域涉及机器视觉，这个趋势将带动机器视觉需求的急速增长。