我國的機器人產業化必須由市場來拉動，機器人作為高新技術，它的發展與社會的生產、經濟狀況密切相關。機器人的研制、開發只有從技術上實現可能性大為原則選擇機器人優先應用的領域，并以此為突破口，向其他領域滲透、擴散至為重要。隨著工業4.0時代的到來，機器視覺在智能制造業領域的作用越來越重要，能讓更多用戶獲取機器視覺的相關基礎知識，包括機器視覺技術是工作的、它為是實現流程自動化和質量改進的正確選擇等。機器視覺是一門學科技術，廣泛應用于生產制造檢測等工業領域，用來產品質量，控制生產流程，感知環境等。機器視覺系統是將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號，圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。機器視覺是人工智能正在快速發展的一個分支。簡單說來，機器視覺就是用機器代替人眼來做測量和判斷。機器視覺系統是通過機器視覺產品(即圖像攝取裝置，分CMOS和CCD兩種)將被攝取目標轉換成圖像信號，傳送給專用的圖像處理系統，得到被攝目標的形態信息，根據像素分布和亮度、顏色等信息，轉變成數字化信號;圖像系統對這些信號進行各種運算來抽取目標的特征，進而根據判別的結果來控制現場的設備動作。在機器視覺系統中，獲得一張量的可處理的圖像是至關重要。系統之所以成功，首先要圖像質量好，特征明顯。一個機器視覺項目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質量不好，特征不明顯引起的。要好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。光源選型基本要素：對比度：對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應用的照明的重要的任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產生zui大的對比度，從而易于特征的區分。對比度定義為在特征與其周圍的區域之間有足夠的灰度量區別。好的照明應該能夠需要檢測的特征突出于其他背景。亮度：當選擇兩種光源的時候，zui佳的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時，可能有三種不好的情況會出現。一，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統的影響會zui大。魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源對部件的位置敏感度zui小。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時，結果圖像應該不會隨之變化。方向性很強的光源，增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性，這不利于后面的特征提取。好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應該能夠產生zui大的對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經驗。