视觉系统就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

视觉系统由照明光源、镜头、工业摄像机、图像采集/处理卡、图像处理系统、其它外部设备等部份组成。

机器视觉系统就是利用机器代替人眼来作各种测量和判断。它是计算科的一个重要分支，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面的技术，涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光机电一体化等多个领域。图像处理和模式识别等技术的快速发展，也大大地推动了机器视觉的发展。

一般来说，机器视觉系统包括了照明系统、镜头、摄像系统和图像处理系统。对于每一个应用，我们都需要考虑系统的运行速度和图像的处理速度、使用彩色还是黑白摄像机、检测目标的尺寸还是检测目标有无缺陷、视场需要多大、分辨率需要多高、对比度需要多大等。

从功能上来看，典型的机器视觉系统可以分为：图像采集部分、图像处理部分和运动控制部分。

视觉系统的广泛应用
1.非接触测量，对于观测者与被观测者都不会产生任何损伤，从而提高系统的可靠性。
2.具有较宽的光谱响应范围，例如使用人眼看不见的红外测量，扩展了人眼的视觉范围。
3.长时间稳定工作，人类难以长时间对同一对象进行观察，而机器视觉则可以长时间地作测量、分析和识别任务。
4.机器视觉系统的应用领域越来越广泛。在工业、农业、交通、金融甚至体育、娱乐等等行业都获得了广泛的应用，可以说已经深入到我们的生活、生产和工作的方方面面。

视觉系统的硬件设计 
视觉系统的硬件主要由镜头、摄像机、图像采集卡、输入输出单元、控制装置构成。
一套视觉系统的好坏则分别取决于摄像机像素的高低，硬件质量的优劣，更重要的是各个部件间的相互配合和合理使用。

视觉系统的软件设计
视觉系统的软件设计是一个复杂的课题，不仅要考虑到程序设计的优化，还要考虑到算法的有效性，及其能否实现，在软件设计的过程中要考虑到可能出现的问题。视觉系统的软件设计完成还要对其鲁棒性进行检测和提高，以适应复杂的外部环境。

机器人视觉硬件主要包括图像获取和视觉处理两部分，而图像获取由照明系统、视觉传感器、模拟-数字转换器和帧存储器等组成。机器人视觉通过视觉传感器获取环境的二维图像，并通过视觉处理器进行分析和解释，进而转换为符号，让机器人能够辨识物体，并确定其位置。