硬件的选型：稳定的图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，确保一个稳定的成像传输到图像处理中心才能确保软件处理图像的准确性。机器视觉系统影响成像稳定性的因素有很多，比如周围环境、物体变化、视觉硬件等。视觉测试的硬件选择是一项困难的工作，工程师需要对硬件本身和硬件供应商非常熟悉，并有足够的选择经验。机器视觉系统在实验室运行的机器视觉系统和实际工作场景运行的系统面对的环境是天差地别的。机器视觉检测设备包括光源、镜头、相机、图像采集卡、数据传输、图像处理和测量软件等重要部件。随着各个部件的性能的提升，机器视觉系统的能力也呈指数级增长。

1、从生产效率的角度来看，由于长时间工作后操作者容易感到疲劳，因此人工视觉的质量低下，准确性不高，机器视觉可以大大提高生产效率和自动化程度。2.机器视觉系统从成本控制的角度来看，培训一名合格的经营者需要企业管理者花费大量的人力和物力，而简单的培训远远不够。提高操作人员的实际水平需要很多时间。机器视觉系统只要机器视觉系统设计、调试和运行得当，就可以长期连续使用，保证生产效果。3.在焊接、火药制造等特殊工业环境中，人工视觉可能对操作人员的人身安全构成威胁，机器视觉可以在一定程度上有效避免这些风险。

在现代自动化生产过程中，机器视觉逐渐取代了人工视觉，机器视觉系统特别是在工况检测、成品检验、质量控制等领域。随着工业4.随着0时代的到来，这一趋势不可逆转。机器视觉系统由不同的功能模块组成，因此机器视觉系统设计出一个成功的机器视觉系统对工程师的要求是很高的。机器视觉一般涵盖以下专业领域：1、电气工程：机器视觉系统中的硬件和软件设计。2、工程数学：图像处理技术的基础。3、物理:照明系统设计的基础。4、机械工程：机器视觉系统的应用。良好的机器视觉系统能更好地为制造业提供更多的技术支持，从而提高产品质量和生产效率。

视觉定位要求机器视觉系统能够快速准确地找到被测零件并确认其位置。在半导体包装领域，设备需要根据机器视觉获取的芯片位置信息调整拾取头，准确拾取芯片并绑定，这是机器视觉工业领域视觉定位基本的应用。事实上，物体分拣应用是基于识别和检测后的一个环节，机器视觉系统通过机器视觉系统处理图像，实现分拣。在机器视觉工业应用中常用于食品分拣、零件外貌瑕疵自动分拣、棉花纤维分拣等。机器视觉上游有光源、镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件等硬件和软件供应商，中游有集成和机器设备供应商，下游应用广泛，机器视觉系统主要下游市场包括电子制造业、汽车、印刷包装、烟草、农业、医药、纺织运输等领域。