机器视觉系统就是利用机器人代替人眼做出各种测量和判断，是人工智能正在快速发展的一个分支点，是一项综合技术，它综合了光学、机械、电子、计算机软硬件等方面技术，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，也大大推动了机器视觉的发展。
机器视觉系统组成部分有：
1.机器视觉光源
照明光源作为机器视觉系统输入的重要部件，它的好坏直接影响输入数据的质量和应用效果。所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的视觉光源以达到最佳效果。
2. 工业镜头
镜头在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号的传递。镜头类型包括标准，远心、广角、近摄和远摄能力。
3. 工业相机
工业相机在机器视觉系统中最本质功能就是将光信号转变成电信号，与普通相机比它具有更高的传输力，抗干扰力以及稳定的成像能力。
4. 图像采集卡、
图像采集卡虽然只是完整机器视觉系统的一个部分，但它直接决定了摄像头的接口：黑白、彩色、模拟以及数字等。
5. 机器视觉软件
机器视觉软件是机器视觉系统中自动化处理的关键部件，根据具体应用需求对软件包进行二次开发，可自动完成对图像采集、显示、存储和处理。
一个完整的机器视觉系统的主要工作过程如下：
1. 工件定位检测器探测到物体已经运动至接近摄像系统的视野中心，向图像采集部分发送触发脉冲。
2. 图像采集部件按照事先设定的程序和延时，分别向摄像机和照明系统发出启动脉冲。
3. 摄像机停止扫描，重新开始新的一帧扫描，或者摄像机在启动脉冲来到之前处于等待状态，启动脉冲到来后启动一帧扫描。
4. 摄像机开始心的一帧扫描之前打开曝光机构，曝光时间可以事先设定。
5. 另一个启动脉冲打开灯光照明，灯光的开启时间应该于摄像机的曝光时间匹配。
6. 摄像机曝光后，正式开始一帧图像的扫描和输出。
7. 图像采集部分接受模拟视频信号通过A/D将其数字化，或者是直接接受摄像机数字化后的数字视频数据。
8. 图像采集部分将数字图像存放在处理器或计算机的内存中。
9. 处理器对图像进行处理，分析，识别，获得测量结果或逻辑控制值。
10. 处理结果控制器流水线的动作，进行定位，纠正运动的误差等。
机器视觉作为生产过程中关键技术之一，在机器或者生产线上，机器视觉产品剔除，或者指导机器人完成组装工作，与整个生产密切相关。
机器视觉系统是通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种）将被摄取目标，转换成像信号，然后传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，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。
机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉；同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度，而且机器视觉易于实现信息集成，实现计算机集成制造的基础技术。机器视觉是一种比较复杂的系统，在现代自动化生产过程中，人们将机器视觉系统广泛的用于工况监视，成品检验和质量控制等领域。随着机器视觉技术自身的成熟和发展，它将在现代和未来制造企业中得到越来越广泛的应用。