雖然人類視覺最擅長于對復雜、非結構化的場景進行定性解釋，但機器視覺則憑借速度、精度和可重復性等優勢，擅長于對結構化場景進行定量測量，舉例來說，在生產線上，機器視覺系統每分鐘能夠對數百個甚至數千個元件進行檢測。配備適當分辨率的相機和光學元件后，機器視覺系統能夠輕松檢驗小到人眼無法看到的物品細節特征。
機器視覺在工業機器人和服務機器人上的區別，首先就是應用場景。在工業機器人的環境里，計算機視覺看到的場景是相對單一，比如工業元器件或者材料，或者監控一些操作過程。服務機器人應用場景就要變化很多，比如生活中的場景，比如辨識人的首飾，表情啊。而在服務機器人里面，比如家用機器人，無人機，視覺其實是一個非常重要的導航的工具，利用機器視覺完成對周邊環境的測算和空間建模，還有一個領域是比較典型的，就是監控領域。
機器人視覺在工業機器人和服務機器人上的應用區別其次是精度方面。在工業機器人里面，計算機視覺的辨識精度一定是在毫米級以下的，包括靜態的辨識精度和動態的辨識精度，靜態指的是相機或者觀測物品相對處在一個靜止的狀態，它這個時候的辨識精度取決于相機的分辨率，包括物品的邊緣是否清晰，差異化是否很明確，這個時候精度甚至可以達到微米級以下，服務機器人大部分的精度并不會很高，可能會在厘米級以上。
機器視覺系統的特點是提高生產的柔性和自動化程度，主要在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺;同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。
