我們都知道，人類有學習的能力。由於人類不斷的追求學習和進步，我們今天才處於一個美好的文明社會。百科上是這麼定義學習的：學習是通過閱讀、觀察、實踐等手段獲得知識或技能的過程，是使得個體得到持續性變化的行為方式。在工業革命過後，關於機器學習的話題不停被人們提及和研究。不難想像，具備有學習能力的機器人，由於經驗可以被無窮無盡的晶片儲存，機器人做出的判斷將越來越精準，犯錯的機率也將趨於零。正因為這些優勢，機器學習被應用在了高級的、複雜條件下的視覺識別、決策判定等領域。
40年前，工業機器人的橫空出世，帶給人類更多自由與可能。今天，工業機器人正以迅猛的速度替代人工，從事繁重及枯燥的工作，並且向著更智能的方向在發展，而服務機器人，將是下一個風口。服務機器人發展空間很大，但要想發展服務機器人，就要讓機器人獲得人的能力，首先就是視覺。在智能教育產品中，視覺對人很重要，人類獲得訊息90%以上是依靠眼睛，而我們就來看看人工智慧的前沿——機器視覺。智能化、仿生化是工業機器人的最高階段，隨著材料、控制等技術不斷發展，實驗室產品越來越多的產品化，逐步應用於各個場合。涉及到教育機器人論壇，伴隨物聯網的發展，多傳感器、分布式控制的精密型工業機器人將會越來越多，逐步滲透製造業的方方面面，並且由製造實施型向服務型轉化。
具有觸覺、力覺或視覺的工業機器人，能在較為複雜的環境下工作；如具有識別功能或更進一步增加自適應、自學習功能，即成為智能型工業機器人。
機器人視覺，作為AI(人工智慧)一個快速增長的分支，目的是能夠給機器人與我們自己相當的視覺，在過去幾年中，由於研究人員運用專門的神經網絡，以人工智慧學習什麼幫助機器人識別和理解來自現實世界的圖像，機器人視覺已經取得了巨大的進步。
最近，某著名手機品牌又火了一把，它可以通過攝像頭，識別人臉並完成解鎖手機等功能。科教設備公司有趣的是，不管主人造型怎麼變化，它都能認出主人的臉。機器學習經常被分為以下幾類：監督學習，無監督學習，增強學習，半監督學習。準確率在 90% 以上的任務，基本上都屬於監督學習。
監督學習，就像讓機器人完成一本已經有明確答案的練習冊，通過這種練習和比對答案，最後在測試中取得優異成績。簡單來講，
無監督學習，就像讓機器人一本沒有答案的練習冊來學習。機器人教具丟給它一堆圖片，又不告訴它這些圖片都是什麼，讓它用心去感受。將來給它一張圖片，它只能告訴我們這張圖片和誰比較像。
機器視覺是通過計算機模擬人類視覺功能，讓機器獲得相關視覺信息和加以理解。可分為「視」和「覺」兩部分原理。創客機器人實驗室「視」是將外界信息通過成像來顯示成數位訊號反饋給計算機，需要依靠一整套的硬體解決方案，包括光源、相機、圖像採集卡、視覺傳感器等。「覺」則是計算機對數位訊號進行處理和分析，主要是軟體算法。
綜上所述，通過對機器人視覺系統大致的了解後，智能製造作為未來的發展方向，具有自學習功能，還有搜集與理解環境信息和自身的信息，並進行分析判斷和規劃自身行為能力的視覺系統，主要用計算機來模擬人的視覺功能，具有人腦的一部分功能一一從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理並加以理解，最終用於實際檢測、測量和控制，少兒編程活動方案在現代自動化生產過程中，人們將機器人視覺系統廣泛地用於工況監視、成品檢驗和質量控制等領域。在未來的幾年內，隨著中國加工製造業的發展，對於機器人視覺系統的需求也逐漸增多;隨著機器視覺產品的增多，技術的提高，自動化將朝著更智能、更快速的方向發展。