一、机器视觉系统组成部分之图像采集卡篇
    机器视觉系统通过机器视觉的相关产品将被摄物体先转换成图像信号，再转换成数字信号，以此来进行各种操作以及检测测量。前面我们说到，光源可以增强物体与背景之间的对比，使被摄物体更加突出，镜头则是负责将光源下的光学图像有效的聚焦到相机上，而相机就是将被摄物体转换成图像信号的最根本器件。那么，到目前为止，就完成了机器视觉技术的图像获取环节了，接下来，图像信号又是怎样转换成数字信号的呢?
     随着信息化、自动化时代的到来，为了提高生产过程或是质量检测监督中的智能化程度，目前对信号的处理广泛的采用了机器视觉技术。但是，我们知道一般机器视觉系统获取的都是一些模拟信号，要想能够对信号进行识别或是处理，就需要将这些模拟信号转换成数字信号。图像采集卡是连接图像采集部分与处理部分，通过图像采集卡可以接收相机获取的模拟视频信号，经过其对此信号的采集、量化，最终转换成数字信号，并输入、存储到输出设备中。我们知道目前有些相机在整个运行过程中，自身就具备转换、传输功能，因此并不需要配置图像采集卡。但是，一般情况下图像信号的传输对速度有着很高的要求，普通的传输接口是不能满足要求的，那么这时，还是需要图像采集卡来起到一个辅助的作用的。
    图像采集卡有不同的种类，这些不同的种类就适用在不同的应用中。根据机器视觉系统中相机的不同，图像采集卡可分为彩色图像采集卡和黑白图像采集卡，也可分为模拟图像采集卡与数字图像采集卡。图像采集卡的主要技术参数主要包括图像传输格式、图像格式、传输率、分辨率、传输通道数等，这些技术参数就是在为机器视觉系统选择图像采集卡时需要注意的几点因素。例如：针对图像格式这一参数，如果是选择黑白图像采集卡，就需要考虑图像灰度方面的需求，而如果是选择彩色图像采集卡，就需要考虑亮度级别方面的需求。
    二、机器视觉系统组成部分之图像处理篇
    图像处理环节是整个机器视觉系统中最后的一道工序，但却是非常重要的一个部分。机器视觉技术是用来替代人眼进行测量与检测的，那么如果镜头、相机、图像采集卡作为图像的采集部分，相当于人的眼睛的话，图像处理就相当于人的大脑。如果眼睛没有获取清晰准确的图像，即便大脑再怎样灵活，也做不出正确的判断。同样的，如果大脑无法正常运作，即使眼睛提供的是非常完美的图像信息，也是无用的。因此，在整个机器视觉系统中，所有组成部分都是非常重要的，不可缺少的，都是实现工业的智能化、自动化的核心部件。
    就目前来说，使用机器视觉技术的行业与领域越来越广泛，这就对整个机器视觉系统都有了一个更高的要求。制作工艺要更加的精良，应用范围更加广泛，价格也要更加的实惠，对于图像处理环节来说，不断增加图像处理内容才是可以满足不同需求的最好方法。如今，图像处理主要包括以下几个方面：
    1、几何与算数处理。几何处理主要是进行坐标变换、图像的放大与缩小、畸变校正以及周长、面积、体积等计算，是比较基础的图像处理模块。算术处理主要是针对图像的像素点进行基本的加减乘除等运算处理，医学图像的减影处理就是比较显著的应用之一。
    2、图像增强与复原。图像增强与光源的作用是相似的，是以突出图像中有用信息，同时减弱或直接除去无用信息为主要工作内容的一项处理技术。图像复原则是针对整个系统运行过程中产生噪声或是其他干扰，其主要内容是去除图像中因为噪声而出现的模糊或是干扰现象，确保图像的准确性。
    3、图像编码。顾名思义，这项技术主要是对图像信号进行高效编码，以此来解决数据量大的矛盾。图像编码的出现，减少了数据存贮量，降低了数据率，也压缩了信息量，这样就为特征抽取提供了很大的方便。
    4、图像识别与理解。图像设别就是对图像进行一系列的处理与分析，以识别不同模式的目标以及对像的技术。图像理解是在图像识别的基础上进一步对图像中的相互关系进行分析，并得出对图像内容含义的解释。