机器视觉主要是通过摄像机或扫描仪将图像采集到计算机中，然后对图像进行处理，利用计算机视觉算法和图像处理技术，从数字图像或视频中提取有价值的信息，并进行各种操作和处理，以实现对目标的识别、测量和判断，从而用机器代替人眼来做测量和判断。其工作原理在流程上主要分为以下几个部分：
（一）图像信息获取
通过机器视觉产品（如CCD或CMOS图像摄取装置，包括光源、镜头、相机、采集卡等）将被拍摄的目标转换为图像信号。例如在工业检测中，相机对生产线上的产品进行拍照获取图像信号。这些设备在整个系统中起到采集原始图像数据的作用，为后续的处理提供素材。这一过程涉及到光学系统（光源、工业相机、工业镜头）以及图像采集模块（图像采集卡）等组件的协同工作。
（二）图像信息处理
将获取到的图像信号传送给专用的图像处理系统（即机器视觉软件），根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，然后按照预设的算法进行处理。例如，算法可能包括边缘检测、特征匹配、文字识别等，具体依据项目需求而定。在这个环节中，计算机视觉算法发挥着核心作用，对图像进行分析、理解，以提取出有用的信息，像检测产品是否存在缺陷、对物体进行测量或者定位等操作都在此步骤完成。
（三）机电系统执行检测结果
根据图像信息处理的结果，控制相关的硬件设备做出相应的动作。例如在自动化生产线上，如果机器视觉检测到产品有缺陷，就可以触发相应的机械装置将次品剔除；或者在视觉定位应用中，指挥机器人准确抓取目标物体等操作。
根据系统需要还可以实时地通过人机界面进行参数设置和调整。整个机器视觉系统是一个涉及光学、机械、计算机、模式识别、图像处理、人工智能、信号处理以及光电一体化等多学科交叉的系统。
二、机器视觉就业现状
（一）就业岗位类型
1. 销售人员
负责机器视觉产品和解决方案的推广销售工作。需要了解机器视觉技术及其应用场景，以便向客户准确介绍产品的功能和优势，挖掘客户需求并促成交易。例如向自动化工厂推销机器视觉检测设备，帮助企业提高生产效率和产品质量控制水平。
2. 实验室图像算法编写
高要求：对个人的图像处理能力要求非常高。在很多企业中多由老技术人员和研究生担任。
经验与能力需求：更看重实际的算法处理能力，大部分企业会要求3年经验或者研究生毕业等具备很强算法编写能力的人员。他们负责开发新的图像算法，以满足不同的机器视觉应用需求，如针对复杂形状物体的识别算法开发等。
3. 现场调试人员和售后
代码理解能力要求：要求个人有很强的代码理解能力，能够根据现场的情况对代码进行微调。
实际编写能力要求较低：相较于算法编写岗位，对实际的代码编写能力要求较低。这类岗位更多存在于大型企业或跨国企业中，主要负责在客户现场安装、调试机器视觉系统，确保系统正常运行，以及在系统出现问题时提供售后技术支持。
4. 全套跟项目人员
小企业为主：主要存在于小企业中。由于小企业接到的单子的难度和工作量不大，往往只需要1 – 2个人就可以完成整个项目，负责从项目的需求调研、方案设计、设备选型、安装调试到最终交付等一系列工作。
（二）行业企业格局
1. 中小企业众多
机器视觉行业发展至今，仍然以大量的中小企业为主。这是因为该行业属于新兴行业，发展历程较短，很多创业公司不断涌入，使得行业内企业规模分布较为分散。这些中小企业往往专注于特定的应用领域或者技术环节，如某些企业专门做某一类产品的表面缺陷检测方案开发。
2. 大型企业多为设备商
大型企业更多是设备商，例如海康、马克拉伯等。它们在机器视觉设备的研发、生产和销售方面具有较强的实力，凭借品牌、技术和资金优势，在市场上占据一定的份额，其产品广泛应用于各个行业的自动化生产过程中。
（三）就业前景相关的行业趋势
1. 整体行业上升
随着微处理器、半导体技术的进步，以及劳动力成本上升和高质量产品的需求，机器视觉行业处于上升阶段。据业内人士预计，到2025年，全球机器视觉组件的销售额将达到惊人的190亿美元，几乎是现在的二倍。这意味着行业内的就业机会可能会随着行业的发展而增加，无论是在研发、生产还是销售和售后等环节都将有更多的岗位需求产生。
2. 向AI和深度学习靠拢
机器视觉行业目前有向AI人工智能方向和深度学习上面靠拢的趋势。这对于从业者来说，需要不断学习相关知识，如计算机视觉知识（包括AI和深度学习还有超高精度的图像处理），才能适应行业发展，提升自己的竞争力，也表明在这些新兴技术领域将会有更多的就业机会或者岗位转型需求出现。
3. 跨行业应用拓展
机器视觉组件有多种新用途，使得其应用行业不断拓展，如在智能城市建设中，视觉系统将被大量部署用于交通状况的监控和车牌识别；在零售行业，亚马逊正在进行无人商店测试，利用机器视觉相机等进行相关应用。这会创造更多不同行业背景下的机器视觉就业岗位，就业人员需要了解不同行业的需求和标准，以满足跨行业应用的需求。
