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简单来说，机器视觉就是让机器能“看”懂周围的世界。想象一下，你的手机通过摄像头识别你的脸，自动车辆通过摄像头“看”路，这些都是机器视觉的魔法。要想让机器“看”世界，我们得先给它装上一双翅膀——数学和编程。数学是机器视觉的语言，而编程则是将这种语言转化为实际操作的工具。
机器视觉的发展
如今，中国正成为世界机器视觉发展**活跃的地区之一，应用范围涵盖了工业、农业、医药、军事、航天、气象、天文、公安、交通、安全、科研等国民经济的各个行业。其重要原因是中国已经成为全球制造业的加工中心，高要求的零部件加工及其相应的先进生产线，使许多具有国际先进水平的机器视觉系统和应用经验也进入了中国。
经历过长期的蛰伏，2010年中国机器视觉市场迎来了爆发式增长。数据显示当年，中国机器视觉市场规模达到8.3亿元，同比增长48.2%，其中智能相机、软件、光源和板卡的增长幅度都达到了50%，工业相机和镜头也保持了40%以上的增幅，皆为2007年以来的**水平。
2011年，中国机器视觉市场步入后增长调整期。相较2010年的高速增长，虽然增长率有所下降，但仍保持很高的水平。2011年中国机器视觉市场规模为10.8亿元，同比增长30.1%，增速同比2010年下降18.1个百分点，其中智能相机、工业相机、软件和板卡都保持了不低于30%的增速，光源也达到了28.6%的增长幅度，增幅远高于中国整体自动化市场的增长速度。电子制造行业仍然是拉动需求高速增长的主要因素。2011年机器视觉产品电子制造行业的市场规模为5.0亿人民币，增长35.1%。市份额达到了46.3%。电子制造、汽车、制药和包装机械占据了近70%的机器视觉市场份额。
系统可再分为
一个典型的机器视觉系统包括以下五大块
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照明照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到**效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。前向照明是光源和摄像机位于被测物的同侧，这种方式便于安装。结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息。频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，摄像机拍摄要求与光源同步。
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镜头FOV（Field of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）
镜头选择应注意：
①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点⑦畸变
视觉检测中如何确定镜头的焦距
为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：·视野 - 被成像区域的大小。
工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。
CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。
·这些因素必须采取一致的方式对待。如果在测量物体的宽度，则需要使用水平方向的 CCD 规格，等等。如果以英寸为单位进行测量，则以英尺进行计算，**后再转换为毫米。
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高速相机按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：
按成像色彩划分，可分为彩色相机和黑白相机；
按分辨率划分，像素数在38万以下的为普通型，像素数在38万以上的高分辨率型；
按光敏面尺寸大小划分，可分为1/4、1/3、1/2、1英寸相机；
按扫描方式划分，可分为行扫描相机（线阵相机）和面扫描相机（面阵相机）两种方式；（面扫描相机又可分为隔行扫描相机和逐行扫描相机）；
按同步方式划分，可分为普通相机（内同步）和具有外同步功能的相机等。
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图像采集卡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。
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。
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视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。采集卡传输图像到存储器，进而计算分析。当前主流配置的PLC，且配置较高，视觉处理器已经几乎退出市场。
下面是一些简单机器视觉系统能够完成的任务示例
1. 图像分类：识别和分类图像中的对象，例如区分照片中是猫还是狗。这是深度学习和机器视觉研究中**基本的任务之一。
2. 物体检测：在图像中识别特定物体的位置和大小。例如，监控摄像头可以检测到特定区域内的人员。
3. 质量检测：在制造业中，机器视觉系统可以检测产品的缺陷，如划痕、裂纹或不正确的装配，以确保产品质量。
4. 条码和二维码识别：自动识别和解码产品包装上的条码或二维码，用于物流跟踪和零售管理。
5. 颜色检测：识别图像中的颜色，用于质量控制、分类任务或在图像搜索中找到特定颜色的物体。
6. 简单的面部识别：识别和验证个人的身份，尽管这通常需要更高级的算法，但在一些控制环境下，简单的机器视觉技术也能够进行基本的面部识别。
7. 光学字符识别（OCR）：将书面文本（打印或手写）转换为机器编码的文本，用于自动数据录入、文档归档或车牌识别等。
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