由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成，因此，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统极广地用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。但是机器视觉技术比较复杂，极大的困难在于人的视觉机制尚不清楚。人可以用内省法描述对某一问题的解题过程，从而用计算机加以模拟。但尽管每一个正常人都是“视觉**”，却不可能用内省法来描述自己的视觉过程。因此建立机器视觉系统是十分困难的任务。可以预计的是，随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越极广的应用。根据像素分布、亮度、颜色等信息，将其转换为数字信号;图像系统对这些信号进行各种操作。湖南人工智能机器视觉
机器视觉图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。图像采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟、数字等等。机器视觉比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机,然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行捕捉，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。广州多显机器视觉制造中国机器视觉市场步入后增长调整期。
工业自动化 ＋ 机器视觉：所谓机器视觉，就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄取目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。在工业自动化控制中使用机器视觉系统主要原因：精确性——由于人眼有物理条件的限制，在精确性上机器有明显的优点。即使人眼依靠放大镜或显微镜来检测产品，机器仍然会更加精确，因为它的精度能够达到千分之一英寸。
机器视觉行业前景预测：
1、行业发展阻碍因素 机器视觉产品在中国市场应用的主要障碍有：预算限制、不易使用、工程实施资源限制、操作人员的接受程度、视觉技术的了解、相对于其他自动化项目的优先级别不够高。其中由于对视觉技术不够了解以及预算的限制是当前应用中较突出的阻碍因素。
2、行业发展前景预测 目前在我国随着配套基础建设的完善，技术、资金的积累，各行各业对采用图像和机器视觉技术的工业自动化、智能需求开始普遍出现，国内有关大专院校、研究所和企业近两年在图像和机器视觉技术领域进行了积极思索和大胆的尝试，逐步开始了工业现场的应用。 机器人视觉用于指引机器人在大范围内的操作和行动。
机器视觉系统中使用的摄像机、镜头和照明都对图像的整体质量做出了重要贡献。过去几年CMOS图像传感器技术的快速发展为镜头制造商带来了重大挑战。越来越高的传感器分辨率意味着现在有许多传感器具有更小的像素，需要更辨率的镜头。另一方面，为获得更高的灵敏度而保持较大像素大小的辨率传感器通常采用较大的格式，因此需要较大格式的辨率镜头。此外，许多需要非常长焦距镜头的应用，如监视、运动、航空摄影和主题公园游乐设施上的摄影，正日益纳入机器视觉的范畴，需要加以解决。在镜头设计中包括镜头分辨率、空间失真和通过镜头的照明均匀性对镜头的性能产生重要影响。机器视觉也可以达到自动定位等目的，以及产品质量控制。辽宁多显机器视觉产品
工业视觉检测使产品的生产效果更好地满足实际需要。湖南人工智能机器视觉
工业产品表面缺陷可以说是对产品本身质量的严重影响，那么企业如何避免一些表面缺陷，进而控制质量呢?质量控制一直是生产企业面临的很大问题。传统的人工检测不止价格昂贵、容易疲劳、容易缺陷检测等缺点，而且难以适应高速生产系统，因此，智能视觉检测在工业中的应用为表面缺陷检测提供了一种新的解决方案。目前，机器视觉缺陷检测系统融合了许多在机器视觉领域的先进技术应用，并迅速整合了创新的检测理念。根据自动装卸机制，可以实现分工或单站检测。湖南人工智能机器视觉
