机器学习是一种可以学习算法的技术，能让计算机通过实现对大量数据的分析和处理，产生具有各种功能的模型。视觉自动化是指将数据和信息变成可视化的形式，并让计算机识别和处理这些数据。因此，利用机器学习实现视觉自动化的方法是通过训练算法来推断特定算法的输出。首先，实现视觉自动化的一个典型案例是利用机器学习分类算法对图像进行自动分类。例如，可以将动物图片分为猫和狗的两类。在这种分类中，将数据集分为训练集和测试集，通过训练将算法使其预测新的图片所属的类别。这样可以缩短分类时间，并提高图像分类的准确性。
其次，另一个实现视觉自动化的方法是使用机器学习目标检测算法来分离图像中的特定对象。这种算法可以有效地减少手动分割图像的工作量。例如，通过训练机器学习模型，可以实现快速高效地检测并分离医学图像中的肿瘤病灶，从而有效地帮助医生诊断疾病。
然后，利用机器学习技术实现图像识别是现代工业生产中的一个重要应用。例如，在工业质检中，可以将制品的图像上传到机器学习系统，在通过比对和分类来优化检测和分析过程，
总之，随着人工智能技术的发展和普及，视觉自动化作为其中一个应用价值巨大的领域，越来越受到广泛的关注。利用机器学习技术来实现视觉自动化的发展空间还极其广泛。未来，随着技术的进一步完善，机器学习的应用范围也将不断扩大。利用机器学习技术实现视觉自动化的各行各业也将迎来更为广阔的发展前景。
