机器视觉技术是计算机科学的一个重要分支，它涉及到计算机、图像处理、模式识别、人工智能、信号处理、光学、机械等多个领域，其目的就是给机器或者自动生产线添加一套视觉系统。机器视觉是采用机器代替人眼来做测量与判断，通过计算机摄取图像来模拟人的视觉功能，实现人眼视觉的延伸。


一个完整的字符识别视觉系统是由众多功能模块共同组成，一般由光学系统（光源、镜头、工业相机）、图像采集单元、图像处理单元、执行机构及人机界面等模块组成，所有功能模块相辅相成，缺一不可。好的机器视觉系统能够为制造业提供更多有利于提高产品质量和生产效率的硬件支持。


通过机器视觉产品（即工业相机）将待检测目标转换成图像信号，传送给图像处理分析系统，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设备的动作。


在生产制造行业，安全和防范意识的提升，以及对于重复性劳动带来的伤害的重视，都成为工业机器人视觉大行其道的助推力。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，是实现计算机集成制造的基础技术。


字符识别视觉系统就是利用各种传感器代替人眼来作各种测量和判断。视觉系统在机器人技术中具有重要的作用。


目前，工业机器人视觉的应用行业越来越广泛，如3D打印、装配、建筑、电子、物流、仓储、生产制造、农业等等，随着中国制造2025战略的深入，智能工业机器人市场有着更大的增长势头，机器视觉作为必不可少的核心技术。


与人类视觉相比，机器视觉优势明显:


大批量生产是在现代工业生产的主要模式，该模式中残次品是不可避免的，因此及时检测及次品剔除是确保产品质量的重要保障，对比人工检测机器视觉不仅能够有效提升效率，还能打破检测的限度，实现肉眼无法完成的精密检测。


除精度、速度外，机器视觉检测还具备了人工检测无法实现的稳定性，即便连续性工作也会维持工作的质量的效率。特别重要的一点，是信息的集成与留存，机器视觉获得的信息量是可追溯的，相关信息可以很方便的集成和留存。