将机器视觉系统与物联网相连，创造了强大的网络能力。从摄像头识别对象的能力使得本地节点更加智能化和自治化，减少了中央服务器的处理负载，并支持更加分布式的控制架构。这提供了更有效的操作与更少的外部输入所需要。机器视觉在过去的十年里取得了很大的进步。能够检测视频帧的边缘和运动的最新算法，以及与图像传感器、可编程逻辑、微控制器和图形处理单元（GPU）有关的硅技术的进展，帮助将其带入了广泛的嵌入式领域应用。可以下载到FPGA的更复杂的设计与新的开发环境（例如OpenCV）一起使用，使嵌入式系统设计人员更容易访问机器视觉。

  该机器视觉日益扩散连接到工业体系，以物联网（IOT）在融合的发展趋势。随着越来越多的智能传感器变为（部分地由支承的计算机视觉算法驱动的），从而产生数据提供用于工业系统的操作有价值的见解。这又打开了监控设备，自主式机器人系统（如无人机）连接到物联网的基础设施网络的新途径。向机器视觉转变的部分原因是带宽方面的考虑，而另一个主要动机是工业操作的更多部分实现自动化的前景。机器视觉的关键应用之一是检测系统。
  在过去的十年中，带有CMOS图像传感器的高性能相机系统的价格急剧下降，使得在制造过程中可以对电路板和系统进行更高分辨率的检查。这些摄像头模块与现场可编程门阵列相结合，提高了处理和决策的能力。这使得摄像机能够对接收到的数据做出相应的响应，从而减少了通过网络发送视频的需要，提高了整体的运行效率。
  将检测设备的机器视觉元素连接到物联网可以为正在分析工厂性能的企业系统提供更多的数据。机器视觉可以在适合这种企业系统的抽象层次上提供信息，而不是原始数据。这大大减少了服务器和整个网络的带宽开销-企业系统正在处理来自物联网的数百万个数据点，因此任何服务器负载的减少都将有助于作出更及时的决策。