機器視覺是一個相當新且發展十分迅速的研究領域。據《中國機器視覺產業發展前景與投資預測分析報告》數據顯示,目前在國外,機器視覺的應用普及主要體現在半導體及電子行業,其中大概40%-50%都集中在半導體行業。
機器視覺是近年來發展起來的一項新技術，它是利用光機電一體化的手段使機器具有視覺的功能。簡而言之就是用機器代替人眼來做測量和判斷。可以在很多場合實現在線高精度高速測量。還能實現機器人或自動化設備生產的全智能化。
機器視覺技術比較復雜，最大的困難在于人的視覺機制尚不清楚。人可以用內省法描述對某一問題的解題過程，從而用計算機加以模擬。但盡管每一個正常人都是“視覺專家”，卻不可能用內省法來描述自己的視覺過程。因此建立機器視覺系統是十分困難的任務。
包裝可謂無處不在，據統計，我國二次包裝的企業不少于800萬家，這些企業分布在各個地區各個行業，其中又以制藥、食品及飲料等行業使用包裝的頻率最高。這些行業由于面對龐大的消費群體，其產量是非常驚人的。隨著消費者對質量要求的不斷提升以及生產線自動化程度的飛速發展，傳統的人工檢測方式逐步被機器視覺檢測取代。
同時，機器視覺技術還能在超標準排放煙塵、污水等方面發揮作用。利用機器視覺，能夠及時發現機房及生產車間的的火災、煙霧等異常情況。利用機器視覺中的面相檢測、人臉識別技術，可以幫助企業加強出入口的控制和管理，提高管理水平，降低管理成本。
同時，機器視覺技術還能在超標準排放煙塵、污水等方面發揮作用。利用機器視覺，能夠及時發現機房及生產車間的的火災、煙霧等異常情況。利用機器視覺中的面相檢測、人臉識別技術，可以幫助企業加強出入口的控制和管理，提高管理水平，降低管理成本。
同時，機器視覺技術還能在超標準排放煙塵、污水等方面發揮作用。利用機器視覺，能夠及時發現機房及生產車間的的火災、煙霧等異常情況。利用機器視覺中的面相檢測、人臉識別技術，可以幫助企業加強出入口的控制和管理，提高管理水平，降低管理成本。
伴隨著現代工業自動化的發展，機器視覺被廣泛應用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如汽車零配件尺寸檢查和自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，飲料瓶蓋的印刷質量檢查，產品包裝上的條碼和字符識別等。
伴隨著現代工業自動化的發展，機器視覺被廣泛應用到各種各樣的檢查、測量和零件識別，例如汽車零配件尺寸檢查和自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，飲料瓶蓋的印刷質量檢查，產品包裝上的條碼和字符識別等。
機器視覺技術是依靠獲取圖像數據來實現檢測與測量的，也依賴數據規律進行圖像計算與處理，所以，在當今大數據時代，大數據無疑為人們進一步發現人類的認知機理，實現更加穩定的機器視覺算法提供了可能。
機器視覺技術是依靠獲取圖像數據來實現檢測與測量的，也依賴數據規律進行圖像計算與處理，所以，在當今大數據時代，大數據無疑為人們進一步發現人類的認知機理，實現更加穩定的機器視覺算法提供了可能。
車輛檢測系統借助機器視覺技術，可以利用各種傳感器探測周邊車輛的相關信息，包括前后方車輛速度、位置以及障礙物的大小位置等。行人檢測系統也是以同樣的原理展開應用，通過機器視覺技術檢測出行人的位置。
車輛檢測系統借助機器視覺技術，可以利用各種傳感器探測周邊車輛的相關信息，包括前后方車輛速度、位置以及障礙物的大小位置等。行人檢測系統也是以同樣的原理展開應用，通過機器視覺技術檢測出行人的位置。
例如醫療行業，針對X-ray的影像分析，高位階的灰度圖像處理會是首選，而針對內窺鏡輔助病理分析，彩色圖像處理又成為必須的。所以，彩色視覺系統，由于成像系統涉及相對復雜、數據量（信息量）比較大、圖像處理算法要求較高，在前幾年發展受到一定限制，沒有灰度分析的視覺系統成功應用多，而這幾年會在克服技術瓶頸后得到一個飛速的發展。
例如醫療行業，針對X-ray的影像分析，高位階的灰度圖像處理會是首選，而針對內窺鏡輔助病理分析，彩色圖像處理又成為必須的。所以，彩色視覺系統，由于成像系統涉及相對復雜、數據量（信息量）比較大、圖像處理算法要求較高，在前幾年發展受到一定限制，沒有灰度分析的視覺系統成功應用多，而這幾年會在克服技術瓶頸后得到一個飛速的發展。
這些關鍵問題對光源的設計和算法的處理是極大的考驗，本節介紹的對高速印品進行在線缺陷檢測的機器視覺檢測系統，通過獨特的光學系統，可以檢測到印品上的微小的印刷缺陷；系統中采用的方輪廓檢出算法，避免了因紙張形變造成的誤檢；可以對圖像數據進行分布式處理和集中統計管理；通過網絡接口，為打標機提供剔除廢品信息。
這些關鍵問題對光源的設計和算法的處理是極大的考驗，本節介紹的對高速印品進行在線缺陷檢測的機器視覺檢測系統，通過獨特的光學系統，可以檢測到印品上的微小的印刷缺陷；系統中采用的方輪廓檢出算法，避免了因紙張形變造成的誤檢；可以對圖像數據進行分布式處理和集中統計管理；通過網絡接口，為打標機提供剔除廢品信息。
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