目前，机器视觉检测系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个行业应用，机器视觉相关系统设备配置都需要考虑运行速度、图像处理速度、摄像机是采用彩色还是黑白、检测目标是尺寸还是缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等等。
自动化行业发展，机器视觉系统工程随着技术的革新及行业的需求，成为逐渐崛起的新兴行业，其市场发展空间巨大。随着全球制造中心向中国的转移，机器视觉系统市场已经成为关注的焦点。
机器视觉系统机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不视觉系统工作原理简图视觉系统工作原理简图适合于人适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量来替代人工视觉;同时在大批量工业生产工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉机器视觉易于实现易于实现信息集成信息集成，是实现，是实现计算机集成制造计算机集成制造的基础技术。
由于机器视觉系统可以快速获取大量信息，而且易于自动处理，也易于同设计信息以及加工控制信息集成。同时，机器视觉系统能够大幅降低检验成本，提高产品质量，加快生产速度和效率。对于现代化企业来说，意识到技术发展的趋势并首先付诸实施者无疑将走在竞争的前列。
伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉被广泛应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如汽车零配件尺寸检查和自动装配的完整性检查，电子装配线的元件自动定位，饮料瓶盖的印刷质量检查，产品包装上的条码和字符识别等。这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率(即“零缺陷”)，而当今企业之间的竞争，已经不允许哪怕是0.1%的缺陷存在。这时人们开始考虑把计算机的快速性、可靠性、结果的可重复性，与人类视觉的高度智能化和抽象能力相结合，由此产生了机器视觉。
机器视觉的特点是自动化、客观、非接触和高精度，与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。
