高层建筑、大跨度桥梁等在温度、载荷变化等因素的影响下，会产生震动并发生位移，甚至会有倒塌事故的发生。因此对大型结构进行动态位移监测不但可以及时发现结构物的危害并及时采取相应的维护措施，避免灾难性事故的发生，而且对结构物的安全运营损伤监测具有非常重要的意义。
但是，对于大型结构，例如大跨度桥梁，通过传统的多种监测方法就很难发挥应用的作用。通过加速度传感器间接采集结构的位移信息，需要进行两次积分，这样便导致误差的增加。如果通过位移传感器直接测量，传感器的安装位置则一直没有很好的解决方法，特别是针对大跨度桥梁的位移监测，采用位移传感器很难实现监测。
为更准确的获得结构的动态位移信息，采用机器视觉技术对建筑物进行位移变形监测是近年来结构健康监测发展的一个新的突破与热点。国内外已有不少学者以图像为媒介，将机器视觉技术用到各种结构的变形测量的研究。
韩国Sangho BAE并采用柯达DCS200和DC50，Samsun Camcoder SV-D100和Nikon F-801照相机对一悬索桥模型进行实验，主要进行了图像分割定位算法研究和精度分析。结果显示，如果能进一步提高精度和实现实时在线监测，该技术可以在工程中得到广为应用。2002年澳大利亚Curtin科技大学T.White等人采用JAI－M501/2 CCD摄像机(像素：768×574，焦距：8 mm)和LVDT同时测量混凝土梁在加载时的垂直位移，摄像测量法能达到亚毫米精度，并和LVDT所得到的测量结果非常一致。
香港科技大学的张智成教授，将视觉技术应用于结构的振动位移监测，采用两台摄像机在实验室同步拍摄安装于小型振动台上的结构模型的运动过程，并通过图像处理技术计算摄像机拍摄到的视频，最后得出结构模型的三维运动过程及旋转角度。
东京城市大学的Furuya等，在日本神户的防灾科学技术研究所，对安置于振动台上的实体建筑物进行不同地震波响应下的结构位移响应监测。通过在振动台外围安装多台工业相机（HAS-500，像素：1024×992，采样频率：500赫兹），监测安装于建筑物表面的多个LED标靶，并计算出结构在不同地震波响应下的结构三维位移。实验结果显示，机器视觉技术可以成功的运用到地震防灾领域。
韩国世宗大学土木及环境工程学系的Lee等人，通过机器视觉技术，结合摄像机，对由于振动激励而产生的位移响应的结构进行近距离监测。2003年，美国南加利福尼亚大学的Wahbeh等采用光学技术，通过非实时的方式对洛杉矶的Vincent Thomas桥梁的西桥墩进行竖向位移监测，并对监测得到的信号进行时域和频域分析。
香港理工大学土木及结构工程学系的Tommy Chan和电机工程学系的谭华耀教授等将图像处理技术与光纤光栅(FBG)应变传感器同时运用到结构健康监测研究中，在实验室通过两种技术对实验结构进行竖向位移测量。实验结果显示，两种技术都得到非常吻合的监测结果。同时得出结论，图像处理技术及光纤光栅技术都可以在结构健康监测领域得到广泛应用。
中国台湾云林科技大学的陈建州等通过类似于张智成教授的方法，采用影像摄影的方式拍摄中国台湾集鹿桥拉索的动态视频，并通过非实时的方式计算出拉索的位移。同时，实验结果还与安装于测量位置的速度计测量得到的信号进行时域和频域的比较。实验表明，随着数码摄像机的分辨率逐年提高，未来在运用此种技术在监测方面必定被大量应用。
