先从机器视觉的定义开始，根据制造工程师协会的定义：机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。 

   那么，这到底是什么意思呢？简单来说，机器视觉就是为了流程控制或检测所制造的产品而从数字图像中自动提取信息。 

   为了更好的理解机器视觉，下面以瓶盖视觉检测系统为例来进行说明：

   当每个瓶盖移动经过检测传感器时，检测传感器将会触发视觉系统发出频闪光，拍下瓶盖的照片。采集到瓶盖的图像并保存图像后，视觉软件将会处理及分析该图像，并根据瓶盖的尺寸、缺损发出合格与否的信号。如果视觉系统检测到一个瓶盖尺寸不合格或者有缺损，说明产品未通过检测，视觉系统将会向剔除工具发出信号，将该瓶盖从生产线剔除。 

  机器视觉系统还能识别产品表面字符，读取字符内容及判断字符是否完整。在电子元器件检测方面可实现电子元器件pin脚平整度、个数、间距等检测。

 
   机器视觉初形成于20世纪80年代和90年代的半导体、电子和汽车行业。当然，时至今日机器视觉已经取得了相当大的发展，随着复杂性和成本的降低，它已快速渗透到诸多新领域，如严格管制的卫生和消费品行业。易菲特视觉自主研发的EMVP机器视觉系统目前已成功应用于电子电路、机械五金、塑胶、医药食品、印刷包装、纺织服装等领域。从工业制造到医药食品，涉及领域已越来越广。 

   机器视觉的优势： 
   虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释，但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量，举例来说，在生产线上，机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测。配备适当分辨率的相机和光学元件后，机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。 

   另外，由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触，机器视觉还能够防止元件损坏，也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。通过减少制造过程中的人工参与，机器视觉还带来了额外的安全性和操作优势。此外，机器视觉还能够防止洁净室受到人为污染，也能让工人免受危险环境的威胁。