机器视觉技术用计算机来分析一个图像，并根据分析得出结论。现今机器视觉有两种应用。机器视觉系统可以探测部件，在此光学器件允许处理器更精确的观察目标并对哪些部件可以通过哪些需要废弃做出有效的决定；机器视觉也可以用来创造一个部件，即运用复杂光学器件和软件相结合直接指导制造过程。
尽管机器视觉应用各异，但都包括以下几个过程；
    图像采集：光学系统采集图像，图像转换成模拟格式并传入计算机存储器。
    图像处理：处理器运用不同的算法来提高对结论有重要影响的图像要素。
    特性提取：处理器识别并量化图像的关键特性，例如印刷电路板上洞的位置或者连接器上引脚的个数。然后这些数据传送到控制程序。
    判决和控制：处理器的控制程序根据收到的数据做出结论机器视觉系统方案。例如：这些数据包括印刷电路板上的洞是否在要求规格以内或者一个自动机器如何必须移动去拾取某一部件.
    光源：光源和影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法,减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，采用X射线、超声波等不可见光作为光源。

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