與物聯網相連的機器視覺系統能產生強大的網絡功能。通過攝像機對目標進行識別，使局部節點具有更高的靈活性和自主權，降低了中央服務器的處理負載，實現了更多的分布式控制架構。因此，在需要較少的外部輸入的情況下，可以更有效地操作。

近十年來，機器視覺已經有了很大的發展。它能探測到視頻幀內的邊緣和移動的最新算法，以及與圖像傳感器、可編程邏輯、微控制器和圖形處理單元有關的矽技術的進步，已經使它進入了嵌入式領域的廣泛應用。更為複雜的設計可以被下載到FpGA，並與新的開發環境結合使用(比如OpenCV)，使得嵌入式系統設計者能夠更容易地訪問機器視覺。

這一不斷擴大的機器視覺的傳播正融入到將工業系統連接到物聯網(IoT)的趨勢中。由於傳感器變得越來越智能(部分是由支持計算機視覺算法驅動)，由此產生的數據為工業系統的運行提供了寶貴見解。相應地，這為監控設備開辟了新的途徑，將自主機器人系統(例如無人駕駛飛機)與物聯網基礎設施連接起來。

轉而使用機器視覺部分是出於帶寬考慮，另一個主要動機是自動化工業運營的更多部分。檢查系統是機器視覺的一個重要應用。使用CMOS圖像傳感器的高性能相機系統在過去十年裏的價格已經大幅度下降，因此電路板和系統的檢測可以在生產過程中獲得更高的分辨率。攝像機模塊與FpGA相結合，增加了處理和決策的能力。這樣，攝像機就可以對接收到的數據進行相應的響應，減少了通過網絡發送視頻的需求，提高了總體的運營效率。

把檢測設備的機器視覺元素與物聯網連接起來，可以為分析工廠績效的企業系統提供更多數據。計算機視覺可以為這樣的企業系統提供抽象層次的信息，而非原始數據。這樣大大降低了服務器和整個網絡的帶寬開銷——企業系統處理來自物聯網的數以百萬計的數據點，因此任何減少服務器負載都會幫助您做出更及時的決定gnss module。

越來越多的機器視覺攝取也為自動工廠的機器人導航系統打開了市場。這樣，檢驗機器就可以根據從機器視覺系統得到的結果，繞過中央企業服務器，直接與工廠中的其他設備通信。這將提高效率，並再次降低網絡和服務器的負載。機械視覺也被用來控制自動化設備，尤其是材料處理。它涵蓋了從自動機器人控制系統到工廠周圍的物料轉移到倉庫中用來識別產品的自動揀貨機的全部內容。

對自主式物料搬運機器人來說，機器視覺就像在地面上確定一條直線從一處到另一處一樣簡單。但也可用於檢測道路上的人或障礙物，使工廠操作人員和機器人能夠安全有效地一起工作。正如前面所提到的，產品揀選現在也是機器視覺技術，它是通過條形碼來識別物品，然後捕捉特定的物品並把它們放到籃子中。攝像和隨之而來的本地處理都是必要的，拾取/自動機器人作為廣泛的物聯網的一部分也被持續地監控。

由於無人駕駛飛機越來越依賴機器視覺，這種情況已經擴展到空中。無人駕駛飛機被證明是在難以到達的地區進行檢查的一種有效方法(例如，石油管道和天然氣設施)。除讓無人駕駛飛機能夠識別並接近特定的目標區域，以便更仔細地檢查它之外，機器視覺也被用來防止碰撞——通過將攝像頭系統連接到目標區域，以避免固定障礙物甚至其他無人機。

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