汽车行业贡献了机器视觉15%左右的需求，主要用于车身装配检测、面板印刷质量检测、字符检测、零件尺寸的精密测量、工件表面缺陷检测、自由曲面检测、间隙检测等几乎所有系统和部件的制造流程。目前一条产线大概配备十几个机器视觉系统，未来随着汽车质量把控、汽车智能化、轻量化趋势对检测提出更高要求，对机器视觉技术的需求还会逐步提高。

例如，3D视觉系统可以以高精度测量间隙并对准每一辆车，并对装配的所有车门和车身进行全面检测。3D视觉系统还能帮助底盘制造商使货架中车身板件的上架、下架和检测实现自动化，在自动设备拾取缺陷元件之前检测货架上是否存在缺陷元件，从而减少将缺陷元件焊接到一起。

制药行业贡献了机器视觉7%左右的需求，主要应用在药瓶封装缺陷检测、胶囊封装质量检测、药粒却是检测、生产日期打码检测、药片颜色识别及分拣等。目前大多数企业流水线上有1-2套机器视觉系统，而实际需求至少应该在5处，未来随着制药行业自动化升级改造提速，渗透率会持续提升。

例如，在药品包装后的检测环节中，可以利用机器视觉快速、准确地检测到对象是否完好无缺，通过设定图像传感器，获取包装后的对象图片信息，通过预先设定的面积参数对每个药粒或者药瓶进行检测对比，这样，破损的药粒或者缺瓶的包装都将被检测出来，正确的正常通过。

食品及包装也是机器视觉应用的重要下游领域，主要用于高速检测、外观封装检测、食品封装缺漏检测、外观和内部质量检测、分拣与色选等，单条产线用量在不同产品中差异较大。目前机器视觉在大型食品企业（如伊利、蒙牛）中应用较多，而在行业整体的渗透率并不高。

例如，欧洲鲜货市场广泛使用食品分拣器，一般采用多台摄像机捕获产品整个表面影像。当产品基本为圆形时，在漏洞内设有机构，让产品在摄像机下进行旋转。形状可以根据最大直径和最小直径、比例关系等进行分选。颜色一般根据已扫描的整个表面情况来决定。鉴定方法如简单百分比、强度值直方图、定义最大面积或最小面积等。