目前用于图像识别的方法主要分为决策理论和结构方法。决策理论方法的基础是决策函数，利用它对模式向量进行分类识别，是以定时描述（如统计纹理）为基础的；同时，机器视觉与多种技术融合逐步深入，不断提升智能制造自动化水平。结构方法的核心是将物体分解成了模式或模式基元，而不同的物体结构有不同的基元串（或称字符串），通过对未知物体利用给定的模式基元求出编码边界，得到字符串，再根据字符串判断它的属类。这是一种依赖于符号描述被测物体之间关系的方法。

机器视觉对于机器来说相当于人类视觉在机器上的延伸。眼见为实，讲的就是人眼见到的获取到的信息才是本身这件事情应该表达的样子，任何描述所产生的想象都是不具体的。对机器而言同样如此，通过机器视觉对产品准确的信息采集，通过系统对数据分析让机器活起来。机器能承担的工作内容越多，就越接近工业4.0。智能制造就是打造智能化工厂，让机器代替人工，代替人工执行简单繁琐不易出错的项目。这是解放劳动力也是优化生产工艺，提升产品品质。好的产品都是有统一标准，质量上不会出现太大的起伏波动。实现中国2025智能制造我们责无旁贷，打造制造强国，我们责无旁贷，因为我们誉阵科技就是为了振兴中国机器视觉。目前进入我国机器视觉检测市场的国外品牌有100多家，我国本土的企业负责销售代理的企业有200多家，***的系统集成商超过50家。

以及 检验处理器，用于显示编写步骤的指导，自动从对应于由用户输入或选择的对象的类别的标准检验流中选择一标准检验流，从算法存储器中读出至少一种图像处理算法，从对应于用户的选择的标准检验流存储器中读出至少一个检验参数，利用该检验标准检验流、图像处理算法和检验参数编写一个临时视觉检验程序，根据该临时视觉检验程序处理有缺陷单元和无缺陷单元的样本图像数据，执行视觉检验来利用所处理的数据检验关于每一样本图像数据的对象的外观是否有缺陷，在显示单元的监视器显示装置上显示样本图像数据的视觉检验结果，询问用户该临时视觉检验程序是否合适，当用户判定该临时视觉检验程序合适时，输出该临时视觉检验程序作为***终视觉检验程序。机器视觉能得以不断发展，取决于以下三大驱动因素：应用领域、成本控制、技术创新。