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。

完整的机器视觉系统通常由光学系统、图像采集单元、图像处理单元、执行器和人机界面组成。功能模块是相辅相成的，缺一不可。1、照明（光源）照明是影响机器视觉系统输入的重要因素。光源系统的设计与输入数据直接相关，即图像质量和应用效果。工程师需要首先确定有效的照明条件，并根据用户的需要和产品的特点选择相应的照明设备，机器视觉系统以确保在此照明条件下产生的图像能够突出显示用户所需的目标信息特征。光源通常分为可见光源和不可见光源。工业上通常使用的可见光源是LED，卤素灯，荧光灯等。机器视觉系统不可见光源主要是近红外光，紫外光，X射线等。LED光源是一种广泛应用于教学的机器视觉光源，具有效率高、使用寿命长、防潮、抗震、节能环保的特点。这是工程师在设计照明系统时的选择。由于不可见光的穿透只能到达检测点，不可见光源主要用于满足管道焊接工艺等特定需要。

2、镜头，镜头是机器视觉系统系统的重要组成部分。镜头的主要参数是焦距，景深，分辨率，工作距离和视场。景深是指镜头获取图像时主体与焦点前后的距离范围。视场表示相机可以观察到的范围，通常从角度表示。一般来说，视野越大，观察范围越大。机器视觉系统工作距离是指镜头与被摄物体之间的距离。工作距离越长，成本越高。3、工业相机，在机器视觉系统中，工业相机必不可少。它们就像人的眼睛，用来捕捉图像。工业相机根据感光器的不同可分为：CCD相机和CMOS相机。CCD相机成本高，但成像质量、成像透明度和色彩丰富度相对较高CMOS相机要好得多。CCD根据它使用的相机CCD感光元件可分为线阵式和面阵式。机器视觉系统线阵式CCD相机采用“线”的形式，并且图像信息只能以行为为单位进行处理，分辨率高、速度快。配套机器视觉系统主要用于工业、科研等领域。整个图像的信息可以一次获得，价格相对便宜。

4、测量系统的精度至少依赖于硬件设备。整个系统的光学校准模块采用超高精度半导体工艺产品，提高了校准精度。5、机器视觉测量系统设置简单，使用方便，机器视觉系统在三维扫描仪的整体开发过程中，坚持“软件能处理的，决不让用户处理的理念，使整个系统的用户设置参数数量降低。扫描软件的运行期会以更加准确的方式动态计算出所需要的参数值，机器视觉系统不仅避免了用户手动参与的不必要设置工作，而且也使整个系统的适应范围更广，自动化程度更高，人为出错的可能性更低。

不过，对不需要集成的机器视觉系统的需求肯定很高。机器视觉应用的易用性一直是用户的痛点，也是市场上组件和软件制造商的目标。在20世纪80年代中期，机器视觉系统许多机器视觉组件开始出现，它们不需要低级编程和用户界面，这使得工具更容易配置。智能相机技术在20世纪90年代的爆炸式发展，巩固了机器视觉的易用性。其结果是:许多要求较低的机器视觉应用程序可以使用只需要很少配置甚至不需要配置的组件来解决。机器视觉系统发布或引入了一些新组件，声称机器视觉任务的粗略配置可以消除某些应用。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单地说，机器视觉就是用机器代替人眼来测量和判断。机器视觉系统通过机器视觉产品（即图像摄入装置、CMOS和CCD）将被摄目标转换为图像信号，并将其传输到特殊的图像处理系统，根据像素分布、亮度、颜色等信息，机器视觉系统将被摄目标的形态信息转换为数字信号；图像系统对这些信号进行各种计算，以提取目标的特征，然后根据歧视结果控制现场设备的动作。机器视觉系统提高生产的灵活性和自动化程度是机器视觉系统基本的特点。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，利用机器视觉检测方法，可以大大提高生产效率和自动化程度，同时也是大量重复性工业生产的过程。