有时，机器视觉应用的开发是一个迭代的过程，但并不是所有的情况都是这样。必须做足准备，充分理解部件设计性能和实际性能之间的变动。此外，也需要具有足够专业知识的应用专家和更好的工具来应对，Jones说。例如，如果一个部件是潮湿的，那在视觉表现上可能就有非常大的差距。

钢带生产过程中需要实时进行质量控制，监测工艺偏差，防止产出不合格品。科天健开发的钢带缺陷在线检测系统，实现了对钢带表面孔洞、豁口、裂边等缺陷的检测，有效地保障了钢带生产质量。

一台机器为什么能看到你?因为它有了自己的视觉。机器视觉技术是一门涉及人工智能、神经生物学、心理物理学、计算机科学、图像处理、模式识别等诸多领域的交叉学科。机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，从客观事物的图像中提取信息，进行处理并加以理解，最终用于实际检测、测量和控制，技术最大的特点是速度快、信息量大、功能多。

CCD相机、CMOS相机 芯片主要差异在于将光转换为电信号的方式。对于CCD传感器，光照射到像元上，像元产生电荷，电荷通过少量的输出电极传输并转化为电流、缓冲、信号输出。对于CMOS传感器，每个像元自己完成电荷到电压的转换，同时产生数字信号。

机器视觉，是通过光学装置和非接触式的传感器，自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。 　　这是美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会，对机器视觉的定义。

机器视觉系统由众多部件组成，其中包括相机、图像采集卡、照明单元、光学元件与镜头、处理器、软件及显示设备等。简单的机器视觉系统可以识别2D或3D条形码，更复杂的系统可以确保检测的元件满足特定的容差要求、组装正确、没有缺陷。

机器视觉检测系统在各行业的应用已经十分广泛，使用优势十分突出，受到了众多企业的认可。不过就算是在好的设备，在使用过程中也有可能会出现误差，机器视觉​检测系统的误差通常包括：机械误差、标定误差和分析误差三部分，在了解清楚误差出现的原因，做好预防或控制措施，就可以减少误差甚至消除误差，保证检测效果的准确性。下面思普泰克就为大家整理介绍机器视觉检测系统误差的控制方法。

如果说机器视觉​是全球智能的“慧眼”，那么视觉传感器就是机器视觉的“眼球”。视觉传感器虽然出现于50年代后期，但由于其精准性、易用性、功能丰富及成本合理的特点，发展十分迅速，被广泛地被应用于机器人视觉领域，是机器人中最重要的传感器之一。

机器视觉可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外不雅观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是机器视觉技术可以发挥的舞台，因此它的应用范围十分广泛，行业应用领域更是多到令人眼花缭乱。