如今，机器视觉技术已在自动化生产中大量运用，几乎所有行业的产品生产过程中都需要检测，常见的有零件、芯片、产品外观检测等，而我国作为传统农业大国，机器视觉技术在农业生产、加工中的应用也越来越广泛。
在农业生产中，机器视觉技术可用于农作物生长情况监测、农作物按级分捡、农产品和食品加工检测等。早在1995年就有学者利用图像处理技术把新鲜的西红柿分级分类。也有学者利用此技术检测大米外观品质检测、观测小麦的生长状态、通过对棉花叶片的孔洞和叶片边缘的缺损情况判定受棉花受虫害程度，可以有效的控制作物生长环境、状态，达到精准农业。
农作物生长发育进程和产量形成受肥料影响很大，基于机器视觉的作物生长监测与诊断技术是近地面遥感监测的方法之一，其优质清晰的数字图像既能方便地对作物生长发育的季节性变化进行评估，也能实时高效、快速准确、自动无损地提供作物长势信息和营养状态诊断，在信息化精准农业生产中扮演着极其重要的角色，还可以帮助农户适时采取农艺措施（施肥、灌水、耕作、收割以及病、虫、草、鼠害防治等），从而提高农作物产量与品质。
目前，我国茶叶采摘和用工的矛盾已经成为茶叶产业发展的瓶颈，采用机械化作业替代人工，不仅可以降低成本，而且能够提高采茶质量和生产效率。机器视觉在茶陇识别与采茶机导航中的应用，给茶产业带来了新的春天。利用计算机视觉系统识别茶树嫩芽并实现定位采摘的方法，不仅可以保证叶片的完整性，还能使整个采摘过程完全自动化，节省大量的人力物力.
在农副产品、食品加工方面，机器视觉技术可对产品包装、缺损、质量进行检测，或是通过检测水果表皮颜色和大小给水平分级自动分捡。它从工业智能相机上获取拍摄物的图像，再利用机器视觉技术对拍摄到的图像进行分析，提取出拍摄物的大小尺寸、颜色、形状、表面缺陷、损伤等特征，通过预先设定好的算法实现对拍摄物的等级评定、自动分捡等。
通过机器视觉技术，让大批量、持续生产成为现实，大大提高生产效率，它具有非接触性、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等突出优点。机器视觉在农业中的应用为精细农业和农业生产自动化奠定了基础，不仅有助于解放劳动力，还有助于提高农作物产品的品质和产量。