所謂機器視覺就是使用光學非接觸感應設備自動接收并解釋真實場景的圖像以獲得信息控制機器或流程。簡單來說，機器視覺就是為了流程控制獲檢測所制造的產品而從數字圖像中自動提取信息。
用機器代替人眼來做測量和判斷，已是諸多相關領域發展的趨勢。雖然人類視覺擅長于對復雜、非結構化的場景進行定性解釋，但機器視覺則憑借速度、速度和可重復性等優勢，擅長于對結構化場景進行定量測量。配備適當分辨率的相機和光學元件后，機器視覺系統能夠輕松檢驗小到人眼無法看到的物品細節特征，尤其是在一些特殊環境下，機器視覺能夠防止潔凈室受到人為污染，也能讓工人免受危險環境的威脅。
下面介紹機器視覺簡單3步從入門到精通，輕松學習機器視覺基礎知識。
一、學習圖像處理、視覺硬件選項基礎知識
了解機器視覺的概念、優勢、應用等知識，學習編程語言，利用其本身自帶的案例或者自己采集的圖片進行實際算法的使用和流程的代碼編寫，清楚圖像處理算法各參數的意義，并對參數進行變化試驗觀察其對處理結果的影響，根據自己的理解進行總結。
需要對相機、鏡頭、光源的基本原理和選項進行學習，了解視覺標定幾個轉換矩陣的變換方式，并根據視野大小、定位精度來計算需要的鏡頭焦距和相機靶面大小、橡素等參數，從而選擇出合適的型號。
二、了解機器視覺的相關應用
使用機器視覺報告元件的位置和方向，還用于與其他機器視覺工具進行對位，這是機器視覺一個非常強大的功能。
在元件識別應用中，機器視覺系統通過讀取條碼，datamatrix、直接部件標識及元件、標簽和包裝上印刷的字符來識別元件。
光學字符識別系統能夠讀取字母數字字符、無需先備知識，而光學字符驗證系統則能夠確認字符串的存在性。
在測量應用中，機器視覺系統通過計算物品上兩個或以上的點或者幾何位置之間的距離來進行測量，然后確定這些測量結果是否符合規格。如果不符合，視覺系統將向機器控制器發送一個未通過信號，進而觸發生產線上的不合格產品剔除裝置，將該物品從生產線上剔除。
在檢驗應用中，機器視覺系統通過檢測制成品是否存在缺陷、污染物、功能性瑕疵和其他。
三、實際視覺平臺搭建與應用
根據應用的分類針對某一實際目標選擇視覺硬件系統，搭建出基本的硬件平臺。在平臺進行光源、實際目標位置等調整，通過采集的圖片或者實時拍攝的圖片，利用編好的處理流程，在界面上實時進行圖像處理及分析，并得到結果輸出。
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