机器人已经不再是科幻电影中的人物，而是成为我们日常生活中日益根深蒂固的一部分。除了工厂车间外，机器人在消费者领域的应用也在日益扩大。但是有许多因素正在阻碍机器人的普及，其中一个主要因素是：大多数机器人都是“瞎子”。它们对周围环境完全没有感知能力或只有很低程度的感知能力，而这一能力却是我们大多数人每天习以为常的基本能力。我们的眼睛和大脑能够感知深度、质地和颜色等属性，同时当我们在走动时，我们的眼睛能够持续聚焦，并随着光线的变化进行调整。视觉能够赋予机器人以“看”的能力，而且现在的软件使机器人具有感知环境的能力，从而开启了各种视觉和机器人应用的大门。
视觉在机器人领域的一个最常见应用是视觉引导机器人。这类机器一直以来主要应用于工厂生产车间的组装和物料处理等领域，通过摄像头来采集图像、定位零件或目标，然后发送坐标位置给机器人执行特定功能，例如零件拾取。将视觉添加至此类应用可提高机器的灵活性。同一台机器可应用于多种零件的处理，因为机器可以看到正在处理的零件并进行相应的调整。由于摄像头能够在一堆相同的零件中找到所需零件，且提供便于机械臂移动的方向，因此从箱子中拾取零件也变得更加容易。
使用视觉进行引导的益处是图像还可用于中段检测正在处理的零件，这样不仅可提高机器人的灵活性，也可以得到更高质量的结果。此外视觉引导还有助于降低成本，因为视觉系统可检测、预测和预防机器卡住等故障发生。但是如果运动需要非常高的准确度，所使用的摄像头或运动系统可能就会非常昂贵，因为许多视觉引导机器人系统在任务一开始时仅使用一个图像，而且之后没有任何反馈。视觉伺服控制技术解决了这一难题，因为该技术将摄像头固定在机械臂上或安装在靠近机械臂的位置，这样可提供连续视觉反馈来校正运动过程中的小误差。随着机器人视觉在工业应用的普及，其在嵌入式领域的应用也日益广泛。一个典型的例子是移动机器人领域。
提高机器人环境感知能力的一个技术趋势是3D视觉。3D成像技术最初仅出现在学术研究实验室，得益于传感器、照明以及最重要的嵌入式处理领域的创新，3D视觉现在已经被各种应用广泛采用，包括视觉引导机器人零件拾取、高精度计量以及移动机器人。最新的处理器可以处理海量的数据和复杂算法来提取深度信息，并迅速做出决策。移动机器人基于深度信息来测量障碍物的大小和距离，从而准确地规划路线和避障。立体视觉系统可以提供丰富的3D信息来实现导航应用，即使在不断变化的光线条件下也可出色地完成任务。立体视觉使用两个或多个成角度的摄像头来对准同一物体。通过比较两个图像就可以计算出差异和深度信息，从而提供三维信息。
尽管嵌入式处理器性能的提高实现了3D视觉机器人等应用所需的算法，但仍有许多应用亟需更高的性能。以医疗领域为例，在该领域中，机器人手术和激光控制需要与成像紧密同步。对于这类的高性能视觉应用，可采用现场可编程门阵列（FPGA）来进行图像预处理或使用图像信息来为高速控制应用提供反馈。FPGA非常适合用于开发高确定性和并行图像处理算法，而且还可帮助用户将处理结果与运动或机器人系统紧密同步。FPGA在医疗领域也得到了广泛的应用，例如激光眼科手术，在手术中，摄像头可以检测到患者眼睛的细微移动，并将该信息作为反馈提供给系统进行高速自动对焦。FPGA还可用于执行高速特征跟踪和粒子分析，适用于监控、机器人和汽车等应用。
机器人与视觉的结合带来了严峻的软件挑战。这些系统可能会相当复杂。 以移动机器人通过工业机械臂自动为飞机加油为例。该应用不仅包含了机器人和视觉系统，还包含了传感器、驱动车轮的电机、气动系统和安全系统。即使是对于该应用，可能会被迫使用无法通用于各个子系统的专用语言、协议甚至开发环境。软件可作为电气和机械设备之间的连接桥梁，但是开发软件包和通信协议之间的通信架构所需的时间往往比开发实际执行任务的IP更长。这就需要一种高层程序设计语言来简化软件复杂性，将所有任务统一到单个开发环境中。Halcon便是这样一种语言，它将视觉、运动、FPGA、I/O通信和所有其他编程需求集成到一个统一的图形化开发环境中。此类高级工具整合了所有必需的子系统，同时提供了一个可扩展的架构，随着嵌入式视觉和机器人应用领域的日益复杂，这一点将变得越来越重要。
超人视觉是国内专业的视觉培训机构，其视觉领域范围包含工业视觉、安防视觉、计算机视觉、无人机视觉，目前针对工业视觉进行全方位精英培训，超人视觉已经培养了多批学员。输送了很多真才实学的学员到各企业就职。也得到了企业的高度认可。实事求是、精英教学为超人视觉的宗旨。