来看看机器视觉的发展历史
   机器视觉发展到今天已经有二十多年的历史了，它实质上是计算机学科中一个重要的分支。在起初的20世纪50年代，研究的是简单的二维图像统计模式识别;到了60年代，则开始研究三维机器视觉;70年代中期到80年代初期，机器视觉开始在全球范围内大范围开启研究，同时MIT人工智能实验室开启“机器视觉”课程，机器视觉在这个时期得到了蓬勃的发展。
   现在我们采用的视觉技术都属于第三代机器人视觉系统，采用高速图像芯片处理算法，具备极高的智能性和适应性，可模拟人的视觉功能。
机器视觉三个主要部分
1.机器人眼球结构
   机器人眼球相当于相机或扫描仪。它通过红外发射管发射红外光。红外光在遇到物体后被反射回来。在接收到反射的红外光后，红外线接收管将电信号传输至芯片，芯片通过一定算法进行全面计算，感知物体位置形状等。
2.运动控制系统
   作为工业机器人的核心部件之一，机器人控制系统对机器人的性能有决定性的影响。它的运动控制相当于自动化的一个分支。使用伺服机构装置驱动，例如液压泵，以线性地执行或电机来控制机器的位置以及速度，随着当前机机器人技术的提升，机器人的精度及速度都已达到非常精准的地步了。
3.图像处理
   图像本身只能在图像处理后找到图像中所需的特征，以便进一步执行其他命令动作，例如机器人手臂的移动和机器人手臂的移动。使机器人可以完成相关命令。
   在工业的运用上，它主要用于工业机器人生产，装配，搬运等工作。
   机器视觉的发展并非单一的应用。机器视觉技术使机器具有感知外界的眼睛，使机器具有与人类相同的视觉功能，从而实现各种检测，判断，识别和测量功能。现在机器视觉的软硬件产品逐渐演变为产品生产和制造各阶段的重要组成部分。因此，这对系统的集成提出了更高的要求。
   很多自动化公司需要集成的生产自动化系统，需要集合机器视觉与多种工业生产器械共同协同运作，比如工业机器人。它广泛应用于状态监测，成品检验和质量控制等多领域。随着技术的不断进步，机器人与人之间的视觉差距正在逐渐缩小。视觉技术的成熟和发展使其在工业制造应用中得到越来越广泛的应用。
   未来机器视觉技术必将与其他传感技术相结合，并将变得越来越数字化和智能化。