​ 机器视觉系统由许多部件组成，其间包含相机、图画采集卡、照明单元、光学元件与镜头、处理器、软件及显现设备等。简略的机器视觉系统能够辨认2D或3D条形码，更杂乱的体系能够保证检测的元件满意特定的容差要求、拼装正确、没有缺点。

机器视觉，是经过光学设备和非接触式的传感器，自动地接纳和处理一个实在物体的图画，以取得所需信息或用于操控机器人运动的设备。

机器视觉系统是指用计算机来完结人的视觉功能，也就是用计算机来完结对客观的三维国际的辨认。按现在的了解，人类视觉体系的感受部分是视网膜，它是一个三维采样体系。三维物体的可见部分投影到网膜上，人们依照投影到视网膜上的二维的像来对该物体进行三维了解

在国外,机器视觉的运用普及主要体现在半导体及电子行业,此外机器视觉在质量检测的各个方面也现已得到了广泛的运用,并且其产品在运用中占据着举足轻重的地位。

　视觉检测中不同工业镜头的成像质量有着有着千差万别， 就算是同一类型的工业镜头也是如此，这主要是由于材质、加工精度和镜片结构的不同等因素造成的，同时也导致不同档次的工业镜头镜头价格从几百元到几万元的巨大差异

机器视觉作为一门发展迅速的新兴学科，正在越来越多的领域得到非常广泛的运用。在过去，通常是用人眼对目标进行识别、跟踪和分析。现在，由于视觉识别技术的发展，可以用摄像机和计算机代替人眼实现生产更高程度的自动化。

发光二极管（LED）无闪烁、低功耗和更长的使用寿命等优势，令这一技术成为机器视觉系统应用的首选。为了恰当地为视觉检测设备提供照明，需要了解被照明产品的类型、这些产品被检测的速率，以及如何借助LED照明装置在图像中突出产品的具体特征。

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。

在机器视觉检测设计中，最重要的是获得较高的图像对比度。正确地选择照明方式、孔径大小和镜头性能，都可以增加图像对比度及提高系统性能。虽然设计师可能会为了增加系统性能而考虑升级照明及镜头，但这种做法会导致系统的成本显著增加。