全球制造业面对人力短缺、产品生命周期缩短、市场要求客制化的挑战，智能制造大行其道，生产线也开始大量导入自动化解决方案，也因此带动机器人产业发展，工研院智能微系统科技中心主任朱俊勋表示，2015年台湾智能自动化整体产值持续成长至新台币1.2兆元；机器人产值也从2014年新台币554亿元，增加至2015年的新台币584亿元，其中又以产业机器人为主力。
工业机器人因具有耐久、一再重复、稳定、快速等优点，早已是制造业引颈期盼的得力助手。但随著产品制造技术愈来愈精密，对工业机器人的自动化组装能力，也构成相当程度的挑战，用于工业机器人的智能视觉技术及相关应用也因此快速升温。
机器智能视觉，简言之，便是透过机器来取代人眼，进而大幅缩短测量时间与减少人为判断误差。机器智能视觉技术会将过去人眼所看到的影响画面，完整不漏地传送到控制芯片，最后再透过控制程序进行实时分析处理，不仅能在短时间内获得大量信息，亦能达到自动处理之需求。机器智能视觉技术若再搭配运动控制、中控设备与通讯系同，就可构成完整的智能机器人解决方案。以机械手臂结合智能视觉为例，机械手臂可透过智能视觉所分析的重要信息，判断各种不同形状的物件姿态，并自动以正确的角度，抓取正在输送带上移动的料件，进而完成自动化入料加工动作，不但能配合自动化机械高速生产作业，降低生产成本，同时，利用计算机统计分析还能提供测试信息及管理记录，提高校正、诊断的功能。
工研院日前也发表“3D智能视觉感测技术”，此项技术在任意空间环境下，可快速辨识场域内各项3D的复杂样貌，包括物件的颜色、形状、质地和空间深度位置，并可做到实时扫描立体场景以及辨识物件姿态，其“自动化3D空间校正”功能可快速计算出深度摄影机与手臂的距离落差，进而调校距离落差，让机械手臂 “手、眼”更协调，也可快速辨识工作场域各项座标，让机械手臂在短短几分钟内“熟悉环境”完成产在线的定位架设，不必像传统机械手臂装设动辄需要调校数小时。工研院指出，“3D智能视觉感测技术”用于严苛的工厂环境，如金属加工、工具机、3C检测，可解决传统机械手臂无法灵活判断深度距离及取放不规则物件的问题。举例来说，过去的机械手臂只能夹取“排排站好的零件”，如果是一大堆不规则形状的东西放在盒子里时就无法使用机械手臂夹取，而必须改由人工辅助的方式进行。不过现在透过“3D视觉智能辨识自动取放整列系统”，机械手臂就能自动针对零件区做立体扫描，并判断该使用何种角度才能正确夹起零件，大幅降低传统机械手臂所需要的辅助人力。
包括半导体、液晶面板或光通讯产业，以及食品加工、包装业、纺织皮革工业、金属钢铁业、汽车工业、建筑材料等，都是机器智能视觉机器人未来的主力市场。