图像采集卡只是完整的机器视觉系统的一个部件，但是它扮演一个非常重要的角色。采集卡直接决定了摄像头的接口：黑白、彩、模拟、数字等等。比较典型的是PCI或AGP兼容的捕获卡，图像缺陷检测，可以将图像迅速地传送到计算机存储器进行处理。有些采集卡有内置的多路开关。例如，可以连接8个不同的摄像机，然后告诉采集卡采用那一个相机抓拍到的信息。有些采集卡有内置的数字输入以触发采集卡进行，当采集卡抓拍图像时数字输出口就触发闸门。视觉处理器视觉处理器集采集卡与处理器于一体。以往计算机速度较慢时，采用视觉处理器加快视觉处理任务。由于采集卡可以快速传输图像到存储器，而且计算机也快多了，所以视觉处理器用的较少了
机器视觉检测对比人工检测，它的优势主要有以下几点：
准确性：由于人眼有物理条件的限制，即使依靠放大镜或显微镜来检测产品，产品也会受到主观性的影响，不能保证准确性。不同检查员的标准也会有差异。机器视觉检测在精度上有明显的优势，其精度可以达到千分之一英寸。此外，缺陷检测，机器不受主观控制，只要参数设置没有差异，具有相同配置的多台机器就可以保证相同的精度。
在企业生产过程中使用机器视觉检测将大大节省公司的时间，视觉缺陷检测，能够有效检测出有缺陷的产品并防止将有缺陷的产品发送给消费者，将大大增加企业的价值，并大大地提高公司产品的利润，为企业赢得更多的收益。
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，表面检测缺陷，只用自底向上的分析太困难，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如二乘法匹配之类的数值计算程序。70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。
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