机器学习是一种利用数据和算法来提高模型性能和自我完善的分支学科。而视觉自动化是基于计算机视觉，使计算机能够自动执行视觉任务的行业。在如今高速发展的互联网和物联网领域下，机器学习的技术正在被运用到视觉自动化方面，取得了令人瞩目的成果。在实现视觉自动化上，机器学习的应用主要分为三个方面：图像处理、目标检测和人脸识别。图像处理方面，机器学习通过像素识别和卷积神经网络(CNN)的应用，根据图像颜色和灰度等特征进行鉴别，完成对图像的处理。而在目标检测中，则通过机器学习算法实现对物体边界和种类的判断，从而框选出该物体在图像中的位置。最后，对于人脸识别，机器学习则通过特征提取和模式匹配的方式，将相同人脸的图像进行识别并进行分类。
视觉自动化产生的最重要的效应，是通过智能化的算法，降低人工干预的成本，提高生产效能和准确率，并且维持良好的生产稳定性。同时，可以将这些自动化的效应，与IoT设备结构集成，从而使得机器能够完成更加先进，需要更加智能的预测以及维护。
除了应用于图像处理和互联网智能领域，机器学习在现代医学领域也取得了举足轻重的地位。机器视觉在疾病和大头症的辅助诊断中的应用，将资讯技术在医学行业中发挥作用，尽管这些应用的研发比较困难,但是机器学习技术不断的改良，和不断加深算法对图像特征掌握和提取的技巧不断提高，相信未来一定可以满足大家对于视觉识别的需求进行实现，并成为未来一站式的智慧保健解决方案。
归纳起来，利用机器学习实现视觉自动化，不仅可以高效地提高图像处理和人工智能技术的水平，而且可以进一步加快信息流和工业流通内部的生产和流程，同时还使得计算机能够完全理解人类将画面中所包含的信息进行理解和处理。真正实现了智慧工控和统一智能设备在物联网领域的彻底整合和推广，从而使工厂中的生产效率大幅提高。
