用户一直梦想着产品都是零缺陷的，这就要求生产商在生产过程中有着极为严格的过程控制，必须在允许的误差范围内。为了能实现这一目的，检验系统的必不可缺。 检验过程的自动化是解决这一问题的方法之一。它综合了传感器、相机、软件和硬件，保证机器能够清楚“看到”生产过程。因而，机器视觉系统被用于检验生产过程的自动化，并能保证与生产线的进度一致。通常用于生产线的末端，保证合格产品的通过。 技术的提高提高也带动视觉系统也不断发展，包括工序间检验
为了保证完整的质量控制，一般需要经过检查，但是随着生产量的不断增加，如在装配线上采用全人工的检验方式，不仅工作繁重，而且还相当耗费时间。在现代化的生产线上，不能接受这样的检验方式，更重要的是，它没有为生产本身增加任何的价值。
（in-process）的视觉，如空间度量（dimensional gauging），表面检验和组件确认，且不妨碍生产状态。
一个机器视觉系统由以下部分组成：
光学传感器；
相机；
视频帧捕捉器（Frame grabbers）；
光源系统；
视觉软件；
网络连接
光学传感器检测当前的可移动部件的调整。它能触发相机，当它通过光源系统时进行拍照。光源系统，如背光和闪光，能加强性能，降低噪音。
视频帧捕捉器是一张电脑卡，能分析被相机捕捉的图像，并通过视觉软件进行进一步的处理。视觉软件确认这一部分，根据部件的接收或拒绝信息提供反馈。
科技的进步加速了视觉系统的处理能力，现在视觉系统能在高速运转下，处理更为复杂的质量检验任务。现代机器视觉系统十分紧凑，具有高速处理速度，能实现多种任务，如部件定位、临界空间度量，和光学特性识别/确认，并且都能在合理的成本内实现。
智能相机或视觉传感器都包含在视觉系统中，其发展在机器视觉技术中是一个巨大的进步。这些低成本的视觉系统，在一个数字相机的外壳中包含了视觉处理器和光源系统，因而其结构紧凑，而且所占的系统内存空间也小。
Cognex Corporation的In–Sight视觉传感器产品市场经理Mark Sippel认为，数字信号处理器（DSP）的技术先进性和低成本，使Cognex能提供功能强大的视觉传感器产品。这些DSP也有更多的内存容量，因而增加了更多的功能。它们能感知部件，处理图像，提供实时反馈。智能相机能排列在生产线上，实现线状质量检验，不会影响生产。
应用范围
机器视觉系统可在以下的检验环境中应用：
防错（Error-proofing）;
空间度量（Dimensional metrology）;
图形匹配（Pattern matching）；
表面检验（Surface inspection）.
防错是机器视觉系统的主要应用领域，是最广泛的应用。检查调速轮上的检查标志的出现与否，或者在饮料罐头外的易识读的数据和条码信息标签，或确保所有的发泡包装的标签都出现，最常见的检查任务一
空间度量的精确度在大多工业场合都是相当重要的。各元件都得在三个维度空间上实现性能的可靠性。测量系统是针对各种不同的产品和元件，在一个、两个或三个维度中实现精确的非接触测量方式。这些系统提供高速多点维度测量，精度可达到次微米级。能用于在线或离线生产状态，并根据测量用户定义的维度、点或特点。
机械视觉系统，也可为特定应用寻找特定的恰当的方式。其中，一个主要的应用是印刷电路板（PCB）。视觉系统采用标准的模板，而且模式匹配，并采用模式匹配软件。这些系统能保证应用中的各个部件完全正确的定位。而且，他们也能确认颜色的检查。
表面检查是机器视觉另外一个非常重要的方面。表面的不规则，如刮痕、边饰、污点和针孔等，对最终的产品和元件来说，这些瑕疵将缩短产品生命周期，降低
Basler视觉技术公司的显示器检查部门的Michael Fuss认为，我们的检查系统能充分集成在生产过程中，允许保持生产速度完成检查。系统可靠性可达到检查出千分之二十毫米的瑕疵。此外，相关的过程信息，如瑕疵大小，类型和位置等，也可统一读取到一个数据库中。
智能视觉系统
机器视觉厂商对无缺陷产品的追求，以及用户对质量检查系统的需求都在不断提高。这样，推动视觉系统愈加智能化，能实现各种复杂的视觉任务。更高的生产速度、更高的分辨率、综合了人工智能和神经网络，采用图像用户界面（GUI），都在不断增强视觉系统的功能。而与此同时，视觉系统在大小和价格却在下降。这些发展将在未来大大促进机器视觉的性能，为用户提供更多的价值。
在你对BMW或Toyota产品的完美的性能赞叹不已，或对最新的平板电视唏嘘不止时，别忘了在生产过程中机器视觉系统的功绩，它让一切成为可能。
