人类的眼睛并不像摄像机一样，十分精准地捕捉这个世界。但因为其与大脑共同进化了上亿年，人的眼睛是一个十分有效地器官。本文介绍了眼睛与摄像机的相似处和不同点，机器视觉是否会向着拟人化发展呢？
现代工业自动化生产中涉及各种各样的检测、定位及识别工作，是肉眼难以胜任的，因此机器视觉需求越来越大
不同的方法可以帮助机器人理解物体、形状以及它们的位置。
一个典型的机器视觉系统包括：光源、镜头、 相机、图像处理软件等
光源的选择会直接影响输入数据的质量和应用效果，对整体的产品检测水平起到十分关键的作用
在传统自动化生产中，信息的来源和协同的范围对象往往是机器级别的，但是对于智能制造的理解，现在这是车间、工厂、企业、供应链、乃至全球
计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率和运动学计算与三维重构的视觉计算理论，它的基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率论与随机过程、图像处理、人工智能等理论。
视觉检测技术的应用为解决错帖质量带来了自动化、智能化，减少了检查人员，提升了生产效率。
十类光源解读
工业图像处理或“机器视觉”为汽车行业的关键技术
