從學(xué)科分類上來看，機器視覺和計算機視覺都被認為是 人工智能的(Artificial Intelligence) 下屬科目，但機器視覺更多注重廣義圖像信號(如常規(guī)圖像、激光，紅外等)和圖像處理如何用于工業(yè)生產(chǎn)方面的研究。而計算機視覺則 更注重圖像信號本身的研究以及和圖像相關(guān)的交叉學(xué)科的研究(醫(yī)學(xué)圖像分析，地圖導(dǎo)航等)。
1、機器視覺圖象預(yù)處理
檢測特征點和缺陷是非常的重要，不管亮度和對象表面或材料不同。圖象預(yù)處理算法能把圖象的特征點放大，以使視覺工具能更好的檢測它們。同樣，特征點也能被縮小，以至視覺工具可忽略它們。
2、機器視覺的定位器
對象或特征的精確定位是一個檢測系統(tǒng)或由機器視覺引導(dǎo)的運動系統(tǒng)的重要功能。傳統(tǒng)的物體定位采用的是灰度值相關(guān)來識別物體。盡管這種技術(shù)得到了廣泛的應(yīng)用，但是，它在圖象質(zhì)量變差的情況下，就缺乏穩(wěn)定性。圖象質(zhì)量變差可能是由于凌亂、亮度不同和遮蓋等因素的影響。相反，幾何對象定位法是一種最新的方法，它使用對象的輪廓來識別對象及其特征
3、視覺引導(dǎo)的運動
如果你的應(yīng)用需要一個視覺系統(tǒng)來引導(dǎo)機器人，那么必須知道視覺系統(tǒng)與運動系統(tǒng)是如何集成的。對于校準和操作，沒集成的運動系統(tǒng)與視覺系統(tǒng)是初步的系統(tǒng)，機械人或機構(gòu)和視覺系統(tǒng)是分開校準的。在操作中，一臺獨立的視覺系統(tǒng)可根據(jù)視覺坐標系統(tǒng)中的已知位置計算出零件位置的偏移量，然后發(fā)指令給機器人的手臂在離初始化編程的拾取位置的偏移量處拾取零件。
4、機器視覺光學(xué)裝置與照明
眾所周知，適當(dāng)?shù)墓鈱W(xué)裝置和照明對機器視覺應(yīng)用的成功至關(guān)重要。有時，盡管選擇了最合適的光學(xué)裝置和照明，但是，如果被監(jiān)測的對象或特征稍微變動一下，就要求相應(yīng)改變燈光和照明亮度。例如，晶片的拋光表面的不同，在OCR應(yīng)用中激光蝕刻的標志的質(zhì)量的不同。一個穩(wěn)定性好的定位工具能輕松地處理由于光聚集和亮度不同的改變使得圖象質(zhì)量變差這樣的情況。使用適當(dāng)?shù)能浖茏屇阆匾恼{(diào)光操作，無論其圖象質(zhì)量如何改變。
思普泰克致力于機器視覺及圖像處理技術(shù)研發(fā)制造16年，致力為工業(yè)制造業(yè)提供專業(yè)的機器視覺檢測方案。
