图像处理视觉系统是一门学科，随着新成像技术的不断发展，这门学科的发展势头依然强劲。是否能够熟练地将机器视觉集成到自动化应用程序中一直是该技术成功的关键因素。近年来，机器视觉行业在 范围内实现了创纪录的增长，零部件在3D制导与计量、光谱图像分析、高速检测、深度学习等前沿应用领域的可用性和能力不断增强。


视觉处理系统已经成为一种非常复杂的工程服务。成功的集成公司虽然可能继续为更常见的任务配置更简单的组件而提供服务，但它们经常处理以前尚未实现的高度复杂的自动化应用程序。现在的系统集成对于综合性技术的要求也越来越高，一个合格机器视觉集成商的先决条件包括：


1.能够对各种基于PC、嵌入式计算机或板级软件库进行编程，以执行复杂的机器视觉图像采集、处理和分析算法和任务；


2.了解各种成像技术、相机和传感器；


3.在复杂和专门的光学和照明元件的选择、设计和实现方面具有广泛的能力，以及在视觉检测系统的规范和使用方面具有广泛的专业知识。


4.机器视觉集成商已经调整了商业模式，成为完整自动化系统的提供商，提供涉及机器视觉技术的解决方案的设计和集成，而不是仅安装机器视觉组件。要求苛刻的应用程序成功的关键包括控制零件，提供灵活的处理选项，操纵摄像机和照明方向，协调自动化控制和连接外部设备的能力。


视觉处理系统技术的快速发展使得大量新应用成为可能，同时也有助于推动当今机器视觉集成商的需求和技术能力。


1.考虑3D成像：更容易获得捕获视野的3D信息的机器视觉组件。这些设备在成像方法和实现技术方面差异很大。集成商可以将这些设备应用于各种应用，包括高精度表面分析、3D零件和特征测量，以及使用3D图像数据进行检查。


2.高光谱和多光谱成像是一项相对较新的技术。这些摄像机收集单个场景的多个（有时是数百个）图像，每个图像具有不同的窄带宽光谱信息。在熟悉该技术的集成商手中，可以在线完成材料离散光谱分析甚至化学成分的应用。


3.线扫描是一种在高分辨率下实现更高成像速率的常用技术，但这些组件的集成可能比普通区域成像应用更复杂。同样，高速成像和处理是需要熟练集成的任务。


机器视觉集成已经发展起来，就像整个机器视觉行业一样。在不断扩大的应用基础上提供优质的解决方案，机器视觉集成具有广阔的前景。