機器學習是一種利用數據和算法來提高模型性能和自我完善的分支學科。而視覺自動化是基于計算機視覺，使計算機能夠自動執行視覺任務的行業。在如今高速發展的互聯網和物聯網領域下，機器學習的技術正在被運用到視覺自動化方面，取得了令人矚目的成果。在實現視覺自動化上，機器學習的應用主要分為三個方面：圖像處理、目標檢測和人臉識別。圖像處理方面，機器學習通過像素識別和卷積神經網絡(CNN)的應用，根據圖像顏色和灰度等特征進行鑒別，完成對圖像的處理。而在目標檢測中，則通過機器學習算法實現對物體邊界和種類的判斷，從而框選出該物體在圖像中的位置。最后，對于人臉識別，機器學習則通過特征提取和模式匹配的方式，將相同人臉的圖像進行識別并進行分類。
視覺自動化產生的最重要的效應，是通過智能化的算法，降低人工干預的成本，提高生產效能和準確率，并且維持良好的生產穩定性。同時，可以將這些自動化的效應，與IoT設備結構集成，從而使得機器能夠完成更加先進，需要更加智能的預測以及維護。
除了應用于圖像處理和互聯網智能領域，機器學習在現代醫學領域也取得了舉足輕重的地位。機器視覺在疾病和大頭癥的輔助診斷中的應用，將資訊技術在醫學行業中發揮作用，盡管這些應用的研發比較困難,但是機器學習技術不斷的改良，和不斷加深算法對圖像特征掌握和提取的技巧不斷提高，相信未來一定可以滿足大家對于視覺識別的需求進行實現，并成為未來一站式的智慧保健解決方案。
歸納起來，利用機器學習實現視覺自動化，不僅可以高效地提高圖像處理和人工智能技術的水平，而且可以進一步加快信息流和工業流通內部的生產和流程，同時還使得計算機能夠完全理解人類將畫面中所包含的信息進行理解和處理。真正實現了智慧工控和統一智能設備在物聯網領域的徹底整合和推廣，從而使工廠中的生產效率大幅提高。
