机器视觉系统是指通过机器视觉产品将所需图像进行采集，然后将采集到的图像传送至处理单元进行数字化的处理，根据像素分布、亮度及颜色等信息，对图像进行长度、形状、颜色的辨别，并将辨别结果转换成数字信息，进而根据这些信息对现场设备进行控制。机器视觉是在80年代初作为生产自动化的必用技术而进入市场的，那时人们把目光盯在人工智能和自动的机器人上。从原理上来说，一个机器视觉系统包括能够模仿人眼的硬件和软件，但那时的技术并未让人们如愿以偿。

       随着智能化制造的时代，技术的突破，机器视觉系统进入了多个领域的应用。

       机器视觉的应用：

       1、食品安全监测

       在流水化作业生产、产品质量检测方面，有时候需要工作人员观察、识别、发现生产环节中的错误和疏漏。无论人的责任心有多强，注意力有多集中，他都有可能会疲劳、疏忽、走神，造成瑕疵品流向市场。

       2、制造业

       制造业竞争加剧、成本压力迫使其重视生产效率质量将促进机器视觉技术的应用。为了提高生产效率，降低人力成本，工业生产和管理中的某些人工环节正逐渐被机器代替。机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或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；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

       同时，机器视觉技术还能在超标准排放烟尘、污水等方面发挥作用。利用机器视觉，能够及时发现机房及生产车间的的火灾、烟雾等异常情况。利用机器视觉中的面相检测、人脸识别技术，可以帮助企业加强出入口的控制和管理，提高管理水平，降低管理成本。

       3、太阳能、交通监控

       近年来新兴行业的发展给机器视觉市场也带来了新的市场空间。在太阳能领域，太阳能电池和模块生产者使用机器视觉来检测产品、识别和跟踪产品以及装配产品。在交通监控领域，可以利用车牌识别技术、图像分析技术，自动识别车牌，发现违章停车、逆行、发现交通肇事车辆等。此外，如地质灾害对地震预防、山体滑坡、泥石流、火山喷发的发现识别、防范，水文监测对河流水文状况的观测等领域机器视觉技术都有巨大空间有待挖掘。

       半导体和电子设备制造商是机器视觉系统的最早使用者，目前除了整个制造业之外，食品加工、药物、木材、塑料和其它工业也越来越多地采用机器视觉系统。