机器视觉系统可以理解为给机器加装上视觉装置，使其具有类似于人类的视觉功能，从而提高机器的自动化和智能化程度。具体来说，机器视觉系统是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和/或控制机器或过程。
美国制造工程师协会(SME)机器视觉分会和美国机器人工业协会(RIA)自动化视觉分会给出了一个较为正式的定义：
机器视觉是使用光学器件进行非接触感知，自动获取和解释一个真实场景的图像，以获取信息和/或控制机器或过程。
机器视觉的应用
机器视觉系统在多个领域都有广泛的应用，特别是在现代自动化生产和质量控制中。以下是一些主要的应用领域：
工业自动化
工况监控：监测生产线上的设备状态，确保正常运行。
成品检验：检测产品的尺寸、形状、颜色等，确保产品质量。
质量控制：检测产品的表面缺陷、尺寸偏差等，提高产品质量。
制造业
食品和饮料：检测包装完整性、标签位置等。
化妆品：检测瓶盖密封性、标签位置等。
制药：检测药片的形状、颜色、包装完整性等。
建材和化工：检测材料的表面缺陷、尺寸等。
金属加工：检测金属表面的裂纹、划痕等。
电子制造：检测电路板的焊接质量、元件位置等。
包装：检测包装的完整性、标签位置等。
汽车制造：检测车身的表面缺陷、零部件的位置等。
农业
禽蛋品质检测：检测鸡蛋的表面缺陷、大小、形状等，提高分级精度。
农作物检测：检测作物的生长情况、病虫害等。
医疗
医学影像分析：辅助医生诊断疾病，如X光片、CT图像的分析。
手术辅助：提供实时的手术导航和辅助。
安防
视频监控：实时监控公共场所的安全情况。
面部识别：用于身份验证和安全控制。
物流
条码识别：自动识别和处理条形码、二维码。
包裹分拣：自动分拣和跟踪包裹。
科研
生物医学研究：分析细胞、组织的图像。
材料科学：分析材料的微观结构。
其他
体育：运动员动作分析。
娱乐：虚拟现实、增强现实中的图像处理。
机器视觉系统的应用不仅提高了生产效率和产品质量，还减少了人为错误，降低了生产成本，是实现计算机集成制造的基础技术之一。
