机器视觉不同于计算机视觉，它涉及图像处理、人工智能和模式识别，机器视觉是专注于集合机械，光学，电子，软件系统，检查自然物体和材料，人工缺陷和生产制造过程的工程，它是为了检测缺陷和提高质量，操作效率，并保障产品和过程安全。它也用于控制机器。机器视觉是将计算机视觉应用于工业自动化。
应用实例
例如：采用激光扫描与CCD探测系统的大型工件平行度、垂直度测量仪，它以稳定的准直激光束为测量基线，配以回转轴系，旋转五角标棱镜扫出互相平行或垂直的基准平面，将其与被测大型工件的各面进行比较。在加工或安装大型工件时，可用该认错器测量面间的平行度及垂直度。
以频闪光作为照明光源，利用面阵和线阵CCD作为螺纹钢外形轮廓尺寸的探测器件，实现热轧螺纹钢几何参数在线测量的动态检测系统。
消除过载和过热的危险。将传统上通过测量滚珠表面保证加工质量和安全操作的被动式测量变为主动式监控。
用微波作为信号源，根据微波发生器发出不同波特率的方波，测量金属表面的裂纹，微波的波的频率越高，可测的裂纹越狭小。
总之，类似的实用系统还有许多，这里就不一一概述了。下面我们较详细地介绍三个实用机器视觉系统。
主要特性
检查速度 9 ～ 18.8CM 2 /Sec
PCB 面积：小 W50mm × L50mm W480mm × L530mm
不良品实时侦测与提醒。
自动学习功能，导入 CAD 或 Mounter 数据。离线程序的编辑，制作新程序时不影响生产。相同设备的数据实现机器间拷贝。
有不良品分选设备（ NG BUFFER ）供配套，实现自动筛选。
摘要：随着线路板的复杂程度和元件密度的不断增加，生产过程中对 PCB 的自动检测成为保证高质量、高良率的必要的关键步骤。
在今天的 SMT 生产线上，应用有各种不同的检测方法，包括电气测试、 X- 射线检测和光学检测。其中光学检测尽管并非普遍适用，却能满足大多数回流前和回流后的检测需求，仍是速度快、成本的解决方案。
(AOI) 指的是通过在受控照明条件下使检测目标（如 PCB 的一部分）成像进行的目标检测。复杂的机器视觉算法确定该目标是否符合生产标准。 AOI 通常用于检测焊膏沉积、零部件到位 / 缺失、贴装定位、极性与类型 / 赋值校验 (OCR/OCV) 、焊剂以及焊点质量。其中焊点检测尤其重要。
本文概述了日前应用的各种不同 AOI 技术，并专门讨论其中一种新兴技术，即固态建模 (SSM) 技术，并分析这一方法的优势所在。
传统的 3-D AOI 技术
从检测图像中可以萃取出不同类型的信息。其表面颜色一直被成功用于检查零部件在位 / 缺失。而对于焊点检测，要精确确定焊点质量，形状信息比颜色信息更有用。在零部件的颜色与基板颜色相似的情况下，形状信息也很有用。因此，在 AOI 系统中，捕获和重建 3-D 形状的能力是非常必要的
PCB 检测所需的能在微米解析度水平下工作的传统 3-D 成像技术，包括立体成像、激光成型（ laser profiling ）和共聚焦显微镜技术。其中有些技术，如共聚焦扫描，对于在线检测来说费时太多，而另外一些技术，如传播时间方法（ time-of-flight methods ），又不能提供 PCB 检测所需的解析度
激光成型技术是一种成功应用于 AOI 系统中的 3-D 成像技术。一条激光细线与相机呈某一角度发射到检测目标上。然后就用这条细线在相机图像中的偏移来迅速确定照亮点的高度。在目标上扫描该激光线图案，就能构成目标表面完全的深度外形轮廓。
