总体上，一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集（包括光源、光学成像、数字图像获取与传输）、图像处理分析几个环节的关键技术。
照明是机器视觉系统中极其重要而又容易为人忽视的环节。其设计是机器视觉系统设计的重要步骤，直接关系着系统的成败和性能。因为照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。
相机输出的模拟视频信号并不能为计算机直接识别，图
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总体上，一个成功的机器视觉系统需要重点解决图像采集（包括光源、光学成像、数字图像获取与传输）、图像处理分析几个环节的关键技术。
照明是机器视觉系统中极其重要而又容易为人忽视的环节。其设计是机器视觉系统设计的重要步骤，直接关系着系统的成败和性能。因为照明直接作用于系统的原始输入，对输入数据质量的好坏有直接的影响。
相机输出的模拟视频信号并不能为计算机直接识别，图像采集卡通过对模拟视频信号的量化处理将模拟视频信号数字化，形成计算机能直接处理的数字图像，并提供与计算机的高速接口。图像采集卡需要实时完成高速、大数据量的图像数据采集，必须与相机协调工作，才能完成特定的任务。除A/D转换外，图像采集卡还具备其他一些功能，包括:
接收来自数字相机的高速数据流，并通过计算机高速总线传输至系统存储器;
对多通道图像接收、处理和重构;
对相机及系统其他模块进行功能控制。
图像和视觉信息处理
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。
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