人类的眼睛并不像摄像机一样，十分精准地捕捉这个世界。但因为其与大脑共同进化了上亿年，人的眼睛是一个十分有效地器官。本文介绍了眼睛与摄像机的相似处和不同点，机器视觉是否会向着拟人化发展呢？
划痕检测是工业生产中经常遇到的问题，在工业中许多设备的零部件都是在高温、高压的环境中工作的，所受载荷复杂，使用环境恶劣，故障率高，造成的后果也非常严重，因此，对相关部件的缺陷、疲劳裂纹的产生、扩展进行视觉检测就显得尤为重要。
光学字符检测（Optical Character Verification）在电子/机械元器件型号检测、各类印刷品印刷质量检测等领域有着广泛的应用。
在机器视觉系统中，照明的方式及其特性对系统的稳定性，及检测结果的精度有着至关重要的作用。
基于机器视觉技术的车辆牌照识别，整个处理过程分为预处理、边缘提取、车牌定位、字符分割和字符识别五大模块,用软件编程来实现每一个部分,最后识别出汽车牌照。其主要应用于城市交通管理、高速公路收费管理、公路超限治理等方面。
机器视觉的集成和设计面临各种来自硬件、软件和电子方面问题的挑战，如果忽视光学性能规格，不了解如何评估光学器件，用户挑选合适的机器视觉镜头将会面临挑战。通过了解10项镜头规格，可以帮助集成商和用户挑选镜头，来优化或评估各自系统的性能。
机器视觉就是用利用机器代替人眼和大脑，来做判断、测量和识别。 在现代自动化生产过程中，机器视觉广泛用于工况监视、成品检验和质量控制等领域。
IEEE1394是一种外部串行总线标准，它可以达到400MB/s的数据传输速率，2001年颁布的1394b的传输速度更是可以达到800MB/秒～最大1.6GB/秒,使用塑料光纤时可能提高到32GB/秒，所以十分适合视频影像的传输。
一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、 相机、图像处理软件等。视觉光源是机器视觉系统中不可或缺的一部分，它的选择直接影响输入数据的质量和应用效果。下面简单介绍一下维视图像机器视觉光源的类型及相关应用。
机器视觉具有三大技术优势：采像技术，处理技术及运动控制技术。视觉光源的选择是为了将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。而且视觉光源的正确选择，直接影响系统的成败，处理精度和速度。
