一个完整的机器视觉系统包括：照明光源、工业相机、位置传感器、控制逻辑、以及图像采集卡，图像处理软件、技术支持。其中，工业相机是机器视觉系统的关键组件之一，选择性能良好的工业相机，对于机器视觉视觉系统的稳定性有着重要影响。
对于一项应用，选择什么样的相机合适，取决于机器视觉系统想要达到什么目标。机器视觉的典型应用主要包括视觉检验、非接触式测量、物体识别和定位，每一个都有不同的要求。
典型的检验系统将图像同模板或者“已知合格品”图像进行对比以检查偏差，高质量的图像一般需要用图像处理器来进行可靠的对比。这意味着，工业相机必须同时具有高分辨率和每像素足够的字节数，可能也需要彩色成像能力。
非接触式测量计算一个物体占据的像素数量，并将计数结果转化成尺寸数值。这样的系统可能需要高分辨率，而每像素的字节数要求可能不必太高。图像处理器通常只提取图像的边缘或外形轮廓信息，所以，一般并没有很高的动态范围和彩色能力要求。
物体识别和定位有各种各样的要求。在许多情况下，图像处理系统在图像中搜寻以识别出基准特征。需要的分辨率取决于这些特征相对于整个图像尺寸的大小，识别系统可能会需要彩色成像能力。
为机器视觉系统选择工业相机时要认真考虑相机的性能和成本，虽然模拟相机远比数字相机便宜，但它们的分辨率和图像质量较低，所以可能会被局限在要求不太高的应用中。数字相机比模拟相机昂贵，但它们的高成本可能值得为要求高速度、高准确度和高精度的应用而付出。
通常数字相机可以独立与微机配合使用，较简单，属于家用级。而模拟相机，要配合视频捕捉卡一起使用，有负载的处理电路，属于工业级。