在智能制造过程中，通过传统的编程来执行某一特定动作的机器人，越来越难以满足制造业向前发展的需求。在很多应用场合下，需要为工业机器人安装一双眼睛，即机器人视觉成像感知系统，使机器人具备识别、分析、处理等更高级的功能，可以正确对目标场景的状态进行判断与分析，做到灵活地自行解决发生的问题。
视觉成像的一个重要特点是从图像中获取目标的信息，可分为二维和三维视觉成像两种形式。
二维视觉技术主要根据灰度或彩色图像中的像素灰度特征获取目标中的有用信息，以及基于轮廓的图案匹配驱动，识别物体的纹理、形状、位置、尺寸和方向等。但二维视觉技术难以实现三维高精度测量与定位，且二维形状测量的一致性和稳定性也较差，易受照明条件等影响，二维机器视觉技术的局限性已经显现，因此迫切需要发展三维视觉技术。
天津机器人视觉技术能够产生二维视觉不能产生的形状或深度信息，且计算机技术、并行处理、人工智能、神经元网络和深度学习等学科的快速发展，也促进了对机器人视觉成像系统与复杂视觉过程的深入研究，为三维视觉成像技术研究及应用奠定了良好的基础。
在智能制造领域，天津机器人视觉主要被用来代替人工视觉和拓展人工视觉的功能、快速、准确地完成测量、检测、识别、定位等任务，而这些任务的实现都是基于二维或三维视觉成像完成的。