物联网就是物物相连的互联网，其实现方式主要是通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
美国权威咨询机构FORRESTER预测，到2020年，世界上物物互联的业务，跟人与人通信的业务相比，将达到30:1，因此，“物联网”被称为是下一个万亿级的通信业务，所有的迹象都表明，世界已经开始进入物联网时代。
物联网的组成可归纳为以下四个部分：物品编码标识系统，它是物联网的基础;自动信息获取和感知系统，它解决信息的来源问题;网络系统，它解决信息的交互问题;应用和服务系统，它是建设物联网的目的。物联网架构如下图所示。
在物联网的基础层，信息的采集主要靠传感器来实现，视觉传感器是其中最重要也是应用最广泛的一种。研究视觉传感器应用的学科即是机器视觉，机器视觉相当于人的眼睛，主要用于检测一些复杂的图形识别任务。现在越来越多的项目都需要用到这样的检测，比如AOI上的标志点识别、电子设备的外观瑕疵检测、食品药品的质量追溯以及AGV上的视觉导航等，这些领域都是机器视觉大有用途的地方。同时，随着物联网技术的持续发酵，机器视觉在这一领域的应用正在引起大家的广泛关注。
在自动信息获取和感知系统中，用到最多的技术是自动识别技术，它是指条码、射频、传感器等通过信息化手段将与物品有关的信息通过一定的方法自动输入计算机系统的技术的总称。自动识别技术在二十世纪七十年代初步形成规模，它帮助人们快速地进行海量数据的自动采集，解决了应用中由于数据输入速度慢、出错率高等造成的“瓶颈”问题。目前，自动识别技术被广泛地应用在商业、工业、交通运输业、邮电通讯业、物资管理、仓储等行业，为国家信息化建设做出了重要贡献。
在目前的物联网技术中，基于图像传感器采集后的图像，一般通过图像处理来实现自动识别。条码识读、生物识别(人脸、语音、指纹、静脉)、图像识别、OCR光学字符识别等，都是通过机器视觉图像采集设备采集到目标图像，然后通过软件分析对比图像中的纹理特征等，实现自动识别。目前国内机器视觉厂商中，视觉产品在物联网行业中应用较多的有维视图像，其产品在该行业的主要应用方向如：基于图像处理技术的织物组织自动识别，指纹自动识别，条纹痕迹图像处理自动识别，动物毛发及植物纤维显微自动识别等。
我们可以提供一些简单的应用案例，来说明机器视觉在物联网行业的应用。当司机出现操作失误时汽车会自动报警——失误由视觉硬件采集图像反应，然后由图像处理软件做出判断，并将信号传送给中央处理器;公文包会提醒主人忘带了什么东西——已经携带的物品跟数据库内原有的物品进行对比确认，也是通过机器视觉的办法实现的;当搬运人员卸货时，一只货物包装可能会大叫“你扔疼我了”，或者说“亲爱的，请你不要太野蛮，可以吗?”;当司机在和别人扯闲话，货车会装作老板的声音怒吼“笨蛋，该发车了!”——基本情况的判断，特别是复杂情况下，单一类型的传感器无法取得全面的信息，而视觉系统是人类取得信息量最大的一个系统，对应实现其功能的机器视觉系统，可以帮助物联网在基础层面方便快捷的获取大量的信息，支撑后期的判断处理。
从当前的物联网发展形势来看，逐步形成了长三角、珠三角、环渤海地区、中西部地区等四大核心区域。这四大区域目前形成了中国物联网产业的核心产业带。呈现出物联网知识普及率高、产业链完善、研发机构密集、示范基地和工程起步早的特点。在这些区域，已经建设了很多基于感知、监测、控制等方面的示范型工程。特别是在智能家居、智能农业、智能电网等方面，成绩比较突出，在矿山感知、电梯监控、智能家居、农业监控、停车场、医疗、远程抄表等都取得重大突破。
根据权威部门预计，随着物联网技术的研发和产业的发展，2013年中国物联网市场规模将达4896亿元，到2015年，这一规模将达到7500亿元，发展前景将超过计算机、互联网、移动通信等传统IT领域。作为信息产业发展的第三次革命，物联网涉及的领域越来越广，其理念也日趋成熟，可寻址、可通信、可控制、泛在化与开放模式正逐渐成为物联网发展的演进目标。
而对于"智慧城市" 的建设而言，物联网将信息交换延伸到物与物的范畴，价值信息极大丰富和无处不在的智能处理将成为城市管理者解决问题的重要手段。而机器视觉行业因为其与物联网行业的紧密联系，必将再次经历一个快速腾飞的过程，所有视觉行业的从业者，要提高自身专业修养，等待这一世纪的到来，伴随产业发展共同成长。
