机器视觉是通过计算机模拟人的视觉功能，使机器能够获得相关的视觉信息并理解。它可以分为两个部分&ldquo视&rdquo和&ldquo觉&rdquo。

　　&ldquo视觉&rdquo是通过成像将外部信息显示为数字信号，再反馈给计算机。它需要一套完整的硬件解决方案，包括光源、相机、图像采集卡和视觉传感器。&ldquo觉&rdquo是计算机对数字信号进行处理和分析，主要是软件算法。
　　机器视觉广泛应用于工业领域，其核心功能包括测量、检测、识别和定位。

　　产业链可分为上游元器件市场、中游系统集成/成套设备市场和下游应用市场。

　　上游有光源、透镜、工业机器视觉相机,图像采集卡、图像处理软件、硬件和软件提供商等集成和机器设备供应商,下游行业广泛应用,主要下游市场包括电子制造业、汽车、印刷、包装、烟草、农业、医药、纺织、交通等领域。
　　在机器视觉中，缺陷检测是机器视觉应用z广泛的功能之一，主要是检测产品表面的各种信息。在现代工业自动化生产,连续大规模生产的每个过程都有一定的缺陷率,分离率虽然小,但在乘法的瓶颈已经成为企业提高产量,和之后的完整过程,消除缺陷产品成本将更高的(例如,如果焊膏印刷过程取向偏差,问题只有当芯片SMT在线测试发现,因此，及时检测和消除缺陷项对质量控制和成本控制非常重要，也是制造业进一步升级的重要基石。

　　机器视觉可以分为三类

　　1、多视觉是指利用多个摄像机来减少盲点和错误检测的概率。该技术主要用于测量物体的运动。在机械手的手眼协调方面，多视觉技术可以克服捕获目标的盲区，提高机械手的抓取效率。在工业机器人装配领域，多视觉也可以对被测对象进行准确的识别和定位，从而提高装配机器人的智能化程度和定位精度。

　　2、双目视觉技术是一种模拟人眼环境信息的方法。它通过两台摄像机从外界不同角度收集一幅或多幅图像，从而建立待测物体的三维坐标。双目视觉技术大致可以分为机械臂视觉控制、移动机器人视觉控制、无人机无人船视觉控制等方向。

　　3、单眼视觉技术，即安装单摄像头进行图像采集，一般只能获取二维图像。单目视觉在智能机器人领域得到了广泛的应用。但是，由于图像精度和数据稳定性的限制，该技术需要与超声波、红外等类型的传感器协同工作。