近几十年来，我国机器视觉范畴快速开展，视觉体系因其非触摸、速度快、精度高、现场抗干扰能力强等杰出长处，使机器视觉技能在农业、工业、医学等范畴得到了广泛使用。

机器视觉技术是软件和硬件的结合，主要组成部分包括照相机、摄像头、图像传感器、视觉处理和通信设备。机器视觉通过计算机图像识别，即用算法软件对数字图像进行识别。一个典型的机器视觉体系包含光源、镜头、高速相机、图像采集卡和视觉处理器5大部分。完备的系统能捕捉任意对象的图像，并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。视觉技术可以极大提高工业自动化中信息的获取能力，信息将不再是单一维度的简单数据，而是广域立体的海量数据，同时在速度、尺寸、光谱等维度大大突破人眼极限。

在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，最终用于实际检测、测量和控制。机器视觉在生活中的的应用及其广泛，在交通领域、水文观测、地质灾害预警识别等领域，都发挥着重要的作用。

机器视觉发展速度较快的细分产业是人脸识别与图像识别。这两个分支行业，在金融、安防以及交通领域较为集中。另外，我国机器视觉体系也首次使用在半导体及电子制作范畴，较为杰出的是在SMT贴片、AOI/AXI设备以及衔接器检测上。

性能和处理能力兼得。在工业产能中，系统性能和处理能力扮演着关键的角色。通常来说，机器视觉系统的性能和处理能力不可兼得，要想实现两者的最优化组合，就需要使用高端CPU来弥补系统处理结果的不足，可以以极低的成本，取得最佳的系统配置。

适应复杂的生产环境。工厂生产线的环境通常是较为复杂的，如果机器视觉系统必须配置到严苛的产业环境中，就必须具备防水、防尘等功能，才能达到生产监控的要求。

实现生产环节的互通。在工业生产过程中，一件产品的生命周期，从组件的制造、半成品的取放、质量检验到出库运输，都必须经历一个个不同的环节。在智能工厂中，通过工业机器人的取件，机器视觉系统进行工件定位后，才能进行工件的切割、组合，完成后，进入检测的阶段，进行差品检测，最终生产成型，进行仓库储备或直接运输出厂。

机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用。随着智能制造的愈演愈烈，市场对于机器视觉的需求也将逐渐增多。朗锐智科认为，当前，我国制造业的变革一定会引爆视觉图像行业高速发展，中国机器视觉也必须责无旁贷的担当这个历史使命，助力中国工业制造业转型升级，知难而进，后来居上!