机器视觉检测技术的核心—图像处理技术
目标识别和分类：在制造或安防等行业，机器视觉都离不开对输入图像的目标进行识别和分类处理，以便在此基础上完成后续的判断和操作。识别和分类技术有很多相同的地方，常常在目标识别完成后，目标的类别也就明确了。近来的图像识别技术正在跨越传统方法，形成以***网络为主流的智能化图像识别方法，如卷积***网络（CNN）、回归***网络（RNN）等一类性能优越的方法。
目标***和测量
在智能制造中，常见的工作就是对目标工件进行安装，但是在安装前往往需要先对目标进行***，安装后还需对目标进行测量。安装和测量都需要保持较高的精度和速度，如毫米级精度（甚至更小），毫秒级速度。这种、高速度的***和测量，倚靠通常的机械或人工的方法是难以办到的。在机器视觉中，采用图像处理的办法，对安装现场图像进行处理，按照目标和图像之间的复杂映射关系进行处理，从而快速精准地完成***和测量任务。
机器视觉检测技术的基础—图像采集技术
光源照明
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，其直接影响输入数据的质量和应用效果。到目前为止，还未有哪种机器视觉照明设备能通用各种应用，因此在实际应用中，需针对应用选择相应的照明设备以满足特定需求。
光学摄像头
光学摄像头的任务就是进行光学成像，一般在测量领域都又专门的用于测量的摄像镜头，因为其对成像质量有着关键性的作用。摄像头需要注意的一个问题是畸变。这个就需要使用相应的畸变校正方法，目前也开发出了很多自动畸变自动校正系统。
