機器視覺系統的輔件包括什么？
圖像處理系統：光學文字、識別系統、自動化/機器人技術、紅外圖像系統。
機器視覺集成：字符處理和識別系統、自動化/機器人技術、紅外圖像系統、煙草、印鈔、電子組裝、質量檢測、自動識別（OCR/OCV）、測量、智能視覺、表面檢測、印刷、包裝、復雜工業對象視覺在線、汽車制造、車牌、生物特征識別、醫學檢測、光學檢查等系統。
機器視覺技術是綜合現代計算機、光學、電子技術的高科技系統。機器視覺技術通過計算機對系統攝取的圖像進行處理，分析其中的信息，并做出相應的判斷，進而發出對設備的控制指令。機器視覺系統的具體應用需求千差萬別，視覺系統本身也可能有多種不同的形式，但都包括以下過程:
圖像采集利用光源照射被觀察的物體或環境，通過光學成像系統采集圖像，通過相機和圖像采集卡將光學圖像轉換為數字圖像，這是機器視覺系統的前端和信息來源。
圖像處理和分析計算機通過圖像處理軟件對圖像進行處理，分析獲取其中的有用信息。如PCB板的圖像中是否存在線路斷路、紡織品的圖像中是否存在疵點、文檔圖像中存在哪些文字等。這是整個機器視覺系統的核心。
機器視覺方案判斷和控制圖像處理獲得的信息然后用于對對象（被測物體、環境）的判斷，并形成對應的控制指令，發送給相應的機構。如攝取的零件圖像中，計算零件的尺寸是否與標準一致，不一致則發出報警，做出標記或進行剔除。
在整個過程中，被測對象的信息反映為圖像信息，進而經過分析，從中得到特征描述信息，然后根據獲得的特征進行判斷和動作。典型的機器視覺系統一般包括: 光源、光學成像系統、相機、圖像采集卡、圖像處理硬件平臺、圖像和視覺信息處理軟件、通信模塊。
總體上，一個成功的機器視覺方案需要重點解決圖像采集（包括光源、光學成像、數字圖像獲取與傳輸）、圖像處理分析幾個環節的關鍵技術。
機器視覺系統是一個光機電計算機高度綜合的系統，其性能并不僅僅由某一個環節決定。每一個環節都很完美，也未必意味著最終性能的滿意。系統分析和設計是機器視覺系統開發的難點和基礎，也是許多開發商所不擅長的，急需加強。