剛開始我國在工業上應用圖像檢測也與國外有很大不同，光學檢測具有一定的中國特色，由于我們較先進的半導體與電子工業落后了幾十年，尤其配套的裝備制造業更是遠遠落后于國外，所以我國的圖像檢測和機器視覺的本土應用（不包括從國外引進設備商所帶的視覺系統）并不是從這些行業開始的。相反，在我國一些傳統的工業英語，如煙草、紡織、印刷、農產品色選，智能交通燈行業早早的就開始嘗試使用機器視覺技術解決生產中的實際問題。當然，這兩年隨著半導體、電子、汽車等工業市場規模的不斷擴大，一些國內的設備制造商也開始形成氣候。
利用機器視覺技術提高了用戶生產效率，使得生產更加細致化，分工更加明確，同時，減少了公司的人工成本支出，節省了財力，實現機器智能一體化發展 光學檢測有哪些分類? 為了適應現今這個發展越來越快的社會，機器光學檢測技術是必不可少的。在一些不合適人類工作的環境場所機器視覺就可以代替人類進行。機器視覺檢測技術分類：
(1)一般來說，機器視覺檢測技術依照檢測功用可區別：定位、缺點檢測、計數/遺失檢測、尺度丈量。
(2)機器視覺檢測技術依照其裝置的載體可分為：在線檢測體系和離線檢測體系。
(3)依照檢測技能區別，一般有立體視覺檢測技能、斑駁檢測技能、尺度丈量技能、OCR技能等。
傳統的工業生產制造，由于科學技術的限制仍然主要采用人工檢測的方法去檢測產品表面的缺陷，這種方法由于人工的限制和技術的落后，不僅檢測產品的速度慢、效率低下，而且在檢測的過程中容易出錯，從而導致了檢測結果的不精確。 當今社會，光學檢測隨著計算機技術，人工智能等科學技術的出現和發展，以及研究的深入，出現了基于機器視覺技術的表面缺陷檢測技術。這種技術的出現，大大提高了生產作業的效率，避免了因作業條件，主觀判斷等影響檢測結果的準確性，實現能更好更精確地進行表面缺陷檢測，更加快速的識別產品表面瑕疵缺陷。
機器視覺智能檢測系統 應用表面缺陷檢測系統，提高了檢測的準確度和效率。那么，在進行產品表面檢測之前，有幾個步驟需要注意。
首先，光學檢測要利用圖像采集系統對圖像表面的紋理圖像進行采集分析；
第二，對采集過來的圖像進行一步步分割處理，使得產品表面缺陷能像能夠按照其特有的區域特征進行分類；
第三，在以上分類區域中進一步分析劃痕的目標區域，使得范圍更加的準確和精確。
通過以上的三步處理之后，產品表面缺陷區域和特征能夠進一步確認，這樣表面缺陷檢測的基本步驟就完成了。
