機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。通過機器視覺產品（即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種）將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字信號；圖像系統對數字信號進行運算以抽取目標的特征，如面積、數量、位置、長度，再根據預設的允許度和其他條件輸出結果，包括尺寸、角度、個數、合格/不合格、有/無等，實現自動識別，進而根據判別結果來控制現場的設備動作。
　　一個典型的工業機器視覺系統包括：光源、鏡頭、CCD照相機、圖像處理單元（或圖像捕獲卡）、圖像處理軟件、監視器、通訊/輸入輸出單元等。
　　機器視覺系統特點 提高生產的產品質量和生產線自動化程度。尤其是在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人眼難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術。
人工與機器視覺檢測的比較：

應用領域
　　機器視覺以其檢測精度和速度高并且有效的避免人工檢測帶來的主觀性和個體差異的優勢，在工業檢測領域中占有越來越重要的地位。機器視覺的特點是自動化、客觀、非接觸和高精度，與一般意義上的圖像處理系統相比，機器視覺強調的是精度和速度，以及工業現場環境下的可靠性。機器視覺極適用于大批量生產過程中的測量、檢查和辨識，如：零件裝配完整性，裝配尺寸精度，零件加工精度，位置/角度測量，零件識別，特性/字符識別等。其*大的應用行業為：汽車，制藥，電子與電氣，制造，包裝/食品/飲料，醫學。如對汽車儀表盤加工精度的檢查，高速貼片機上對電子元件的快速定位，對管腳數目的檢查，對IC表面印字符的辨識，膠囊生產中對膠囊壁厚和外觀缺陷的檢查，軸承生產中對滾珠數量和破損情況的檢查，食品包裝上面對生產日期的辨識，對標簽貼放位置的檢查。
　　在現代工業自動化生產中，涉及到各種各樣的檢查、測量和零件識別應用，例如汽車零配件尺寸檢查和自動裝配的完整性檢查，電子裝配線的元件自動定位，飲料瓶蓋的印刷質量檢查，產品包裝上的條碼和字符識別等。這類應用的共同特點是連續大批量生產、對外觀質量的要求非常高。通常這種帶有高度重復性和智能性的工作只能由人工檢測來完成，我們經常在一些工廠的現代化流水線后面看到數以百計甚至逾千的檢測工人來執行這道工序，在給工廠增加巨大的人工成本和管理成本的同時，仍然不能保證100%的檢驗合格率（即“零缺陷”），而當今企業之間的競爭，已經不允許哪怕是0.1%的缺陷存在。有些時候，如微小尺寸的**快速測量，形狀匹配，顏色辨識等，用人眼根本無法連續穩定地進行，其它物理量傳感器也難有用武之地。這時，人們開始考慮把計算機的快速性、可靠性、結果的可重復性，與人類視覺的高度智能化和抽象能力相結合，由此產生了機器視覺的概念。