在现代工业主动化出产中，涉及到各式各样的查验、出产监督及零件辨认使用，例如零配件批量加工的尺度查看，主动安装的完整性查看，电子安装线的元件主动定位，IC上的字符辨认等。通常人眼无法接连、稳定地完结这些带有高度重复性和智能性的作业，其它物理量传感器也难有用武之地。
由此人们开端考虑使用光电成像体系收集被控方针的图画，然后经计算机或专用的图画处理模块进行数字化处理，依据图画的像素散布、亮度和色彩等信息，来进行尺度、形状、色彩等的判别。这样，就把计算机的快速性、可重复性，与人眼视觉的高度智能化和笼统才能相结合，由此产生了机器视觉的概念。
一个成功的机器视觉体系是一个经过详尽工程处理来满足一系列明确要求的体系。当这些要求彻底确认后，这个体系就规划并树立来满足这些准确的要求。
机器视觉的长处包含以下几点：
精度高
作为一个准确的丈量仪器，规划优异的视觉体系能够对一千个或更多部件的一个进行空间丈量。由于此种丈量不需求触摸，所以对软弱部件没有磨损和风险。
接连性
视觉体系能够使人们免受疲惫之苦。由于没有人工操作者，也就没有了人为形成的操作改动。多个体系能够设定独自运转。
本钱功率高
跟着计算机处理器价格的急剧下降，机器视觉体系本钱功率也变得越来越高。一个价值10000美元的视觉体系能够轻松替代三个人工勘探者，而每个勘探者每年需求20000美元的薪酬。别的，视觉体系的操作和保持费用十分低。
灵活性
视觉体系能够进行各种不同的丈量。当使用改动今后，只需软件做相应改动或许晋级以习惯新的需求即可。
许多使用满足进程操控（SPC）的公司正在考虑使用机器视觉体系来传递继续的、和谐的和准确的丈量SPC指令。在SPC中，制作参数是被继续监控的。整个进程的操控便是要确保这些参数在必定的范围内。这使制作者在出产进程失掉操控或呈现坏部件时能够调理进程参数。
机器视觉体系比光学或机器传感器有更好的可习惯性。它们使主动机器具有了多样性、灵活性和可重组性。当需求改动出产进程时，对机器视觉来说“东西替换”仅仅是软件的改换而不是替换贵重的硬件。当出产线重组后，视觉体系往往能够重复使用
机器视觉体系的构成
机器视觉技能用计算机来剖析一个图画，并依据剖析得出定论。如今机器视觉有两种使用。机器视觉体系能够勘探部件，在此光学器材答应处理器更准确的调查方针并对哪些部件能够经过哪些需求抛弃做出有用的决议；机器视觉也能够用来发明一个部件，即运用杂乱光学器材和软件相结合直接辅导制作进程。
虽然机器视觉使用各异，但都包含以下几个进程；
图画收集
光学体系收集图画，图画转换成模仿格局并传入计算机存储器。
图画处理
处理器运用不同的算法来进步对定论有重要影响的图画要素。
特性提取
处理器辨认并量化图画的要害特性，例如印刷电路板上洞的方位或许连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到操控程序。
判定和操控
处理器的操控程序依据收到的数据做出定论。例如：这些数据包含印刷电路板上的洞是否在要求标准以内或许一个主动机器怎么有必要移动去拾取某一部件。
