“机器视觉”的用途很多，随着20世纪90年代以来光电、自动化和计算机图像处理技术的迅速发展，机器视觉已在包括汽车制造业在内的很多工业部门得到越来越广泛的应用。作为一种新颖而又实用的传感技术，图像检测单元近年已实现产品化

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。