图像处理和分析计算机通过图像处理软件对图像进行处理，分析获取其中的有用信息。如PCB板的图像中是否存在线路断路、纺织品的图像中是否存在疵点、文档图像中存在哪些文字等。这是整个机器视觉系统的。

在整个过程中，被测对象的信息反映为图像信息，进而经过分析，从中得到特征描述信息，根据获得的特征进行判断和动作。典型的机器视觉系统一般包括: 光源、光学成像系统、相机、图像采集ka、图像处理硬件平台、图像和视觉信息处理软件、通信模块。

从硬件平台的角度说，计算机在CPU和内存方面的改进给视觉系统提供了很好的支撑，多核CPU配合多线程的软件可以成倍提高速度。伴随DSP、FPGA技术的发展，嵌入式处理模块以其强大的数据处理能力、集成性、模块化和无需复杂操作系统支持等优点而得到越来越多的重视。

总体而言，机器视觉是一个光机电计算机高度综合的系统，其性能并不仅仅由某一个环节决定。每一个环节都很，也未必意味着终性能的满意。系统分析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础，也是许多开发商所不擅长的，急需加强。

系统分析和设计是机器视觉系统开发的难点和基础，也是许多开发商所不擅长的，急需加强。

另外，在现场环境应用中，振动、粉尘、电磁干扰会严重影响系统的工作，这些问题都是设计和开发时应注意的。

目前，以智能相机为代表的嵌入式系统因其有许多的优点而为许多所看好，高度模块化、价格低廉的视觉传感器组成的分布式网络给我们展示了一个令人激动的画面。