机器视觉的研究始于20世纪50年代二维图像的模式识别，它起初被设计用来代替人眼从事检测识别的工作，可以大大提高检测的工作效率以及降低人眼疲劳带来的检测结果的不一致性。机器视觉检测发展至今，在许多方面已经发展到可以完成人眼难以完成的工作，如高精度的测量以及对特定产品的高速分级，还有利用红外线、紫外线、X射线等检测技术检测人类视觉无法检测到的事物。但机器视觉系统设计的难点在于如何保证其可靠性与稳定性，无论从光源，相机等硬件上还是从图像处理软件上的设计，对机器视觉的稳定性都有重要影响。

典型的机器视觉系统一般由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。按照视觉系统组成结构主要分为两大类：PC或板卡式机器视觉系统（PC-Based Vision System），以及嵌入式机器视觉系统，亦称“智能相机（SmartCamera）”。

一、PC-Based视觉检测系统

PC式视觉检测系统是一种基于个人计算机（PC）的视觉系统，其图像获取设备一般由光源、光学镜头、CCD或CMOS摄像机以及图像采集卡组成，图像处理与分析设备以一台PC机为基础配合图像处理软件，一般以显示器作为图像处理结果的显示输出。

PC-Based视觉系统发展到现在，可以针对不同的工作坏境满足各式需求，如相机的选择可以从分辨率200万到1200万，帧率从0到数百帧每秒甚至更高。同时，其通讯方式非常灵活，可以直接使用USB（USB2.0/USB3.0）接口、千兆网口（GigE）接口或着很方便的扩展使用火线（1394a/1394b）接口以及Camera link等接口的相机，在短距离情况下抗干扰性很强。速度上和精度上，PC-Based系统可以根据需求配置高速、高分辨率相机和高速的处理器，可以达到运动速度快或精度要求高的检测要求。

但同时，基于PC的机器视觉检测的应用系统尺寸较大，除相机外，还需图像采集卡、工控机、各种连接线缆等，在一些对设备体积限制较严的场合，如生产装置内部、移送装置上就难以满足要求了。同时其结构复杂，多数人认为PC-Based系统包含较多的外部部件，各部件由不同厂家生产，涉及兼容性和连接插件等中间环节，集成度较低，从而导致其稳定性下降。相对于集成度高的智能相机，其开发周期也相对较长。

二、卡式机器视觉检测系统

智能相机主要由图像采集单元、通型信块，图像处理单元（处理软件）三大组成部分，图像采集单元类似于传统的普通相机，将光信号转为模拟信号或数字信号，相当于CCD/CMOS相机和图像采集卡，图像处理单元相当于PC-Based系统的PC部分，是嵌入式视觉的核心，包括图像处理、存储单元以及相应的处理软件，一般有DSP、FPGA和RISC三种硬件平台用来完成图像处理的运算，软件可由外部写入，但一般成熟的嵌入式机器视觉系统均将通用的图相处里算法封装为固定的模块，开发人员可以根据需要选择调用。通信模块也是智能相机的重要组成部分，主要是将图像处理的结果输出到外部，智能相机一般内置以太网口通信模块，且可支持多种网络和总线协议。

与PC-Based的视觉系统相比，嵌入式视觉检测系统存在一些明显的优势，比如由于其图像获取单元与处理单元直接相连接，在像素一致性方面较好，抗干扰能力性较强，且由于智能相机具有较高的集成水平，体积也比PC-Based视觉系统要小很多，可适用于更多恶劣的工作环境。由于智能相机的高度集成性，它的图像采集、处理与通信部件在设计与生产的过程中经过了专业人员的可靠性测试，所以其工作稳定性要明显高于PC-Based系统，由于结构简单，其维护也相对于PC-Based系统要简单的多。软件上，成熟的智能相机基本已经固化了视觉算法模块和通讯模块等，用户只需要简单的调用即可，不需要像PC-Based系统一样进行系统底层的琐碎的开发，所以开发简单，开发周期也短。

但相对于PC-Based视觉检测系统，嵌入式视觉系统也存在一定劣势，比如在精度和速度上，由于体积和图像处理能力的限制，智能相机很难像PC-Based系统一样，能够很方便的将高速相机或高分辨相机集成到视觉系统中，在目前的技术条件下，通常实现同样分辨率和速度的两种系统，智能相机由于需要更高要求的生产工艺以及电路设计问题，会需要高昂的成本。同时，智能相机高度集成化的特点也给它带来了灵活性不足的问题，它的硬件和软件开发相对固定，可扩展性较PC-Based系统差，在复杂的机器视觉场景下，有时单靠智能相机难以完成系统的功能设计，而PC-Based系统却可根据实际情况选用性能合适、价格便宜的设备，也可以选择不同的第三方软件来完成图像处理等工作。