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如何使光能在一定的程度上保持穩定，是實用化過程中急需要解決的問題。在一些不適于人工作業的危險工作環境或者人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工視覺。另一方面，環境光有可能影響圖像的質量，所以可采用加防護屏的方法來減少環境光的影響。照明系統按其照射方法可分為：背向照明、前向照明、結構光和頻閃光照明等。其中，背向照明是被測物放在光源和攝像機之間，它的優點是能獲得高對比度的圖像。前向照明是光源和攝像機位于被測物的同側，這種方式便于安裝。結構光照明是將光柵或線光源等投射到被測物上，根據它們產生的畸變，解調出被測物的三維信息。頻閃光照明是將高頻率的光脈沖照射到物體上，攝像機拍攝要求與光源同步。

光源選型基本要素：對比度：對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應用的照明的的任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產生對比度，從而易于特征的區分。古茲曼提出運用啟發式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如二乘法匹配之類的數值計算程序。對比度定義為在特征與其周圍的區域之間有足夠的灰度量區別。好的照明應該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。亮度：當選擇兩種光源的時候，的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時，可能有三種不好的情況會出現。，相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統的影響會。

魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度。流水線進行自動化的改造，使布匹生產流水線變成快速、實時、準確、的流水線。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時，結果圖像應該不會隨之變化。方向性很強的光源，增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性，這不利于后面的特征提取。好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應該能夠產生對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經驗。

在行業應用方面，主要有制藥、包裝、電子、汽車制造、半導體、紡織、、交通、物流等行業，用機器視覺技術取代人工，可以提供生產效率和產品質量。例如在物流行業，可以使用機器視覺技術進行快遞的分揀分類，不會出現大多快遞公司人工進行分揀，減少物品的損壞率，可以提高分揀效率，減少人工勞動。但是近代真正意義上的“機器”，卻是在西方工業革命后才逐步被發明出來。 [6] 產展編輯機器視覺的研究是從20世紀60年代中期美國學者L.R.羅伯茲關于理解多面體組成的積木世界研究開始的。當時運用的預處理、邊緣檢測、輪廓線構成、對象建模、匹配等技術，后來一直在機器視覺中應用。羅伯茲在圖像分析過程中，采用了自底向上的方法。用邊緣檢測技術來確定輪廓線，用區域分析技術將圖像劃分為由灰度相近的像素組成的區域，這些技術統稱為圖像分割。其目的在于用輪廓線和區域對所分析的圖像進行描述，以便同機內存儲的模型進行比較匹配。實踐表明，只用自底向上的分析太困難，必須同時采用自頂向下，即把目標分為若干子目標的分析方法，運用啟發式知識對對象進行預測。這同言語理解中采用的自底向上和自頂向下相結合的方法是一致的。在圖像理解研究中，A.古茲曼提出運用啟發式知識，表明用符號過程來解釋輪廓畫的方法不必求助于諸如二乘法匹配之類的數值計算程序。70年代，機器視覺形成幾個重要研究分支：①目標制導的圖像處理；②圖像處理和分析的并行算法；③從二維圖像提取三維信息；④序列圖像分析和運動參量求值；⑤視覺知識的表示；⑥視覺系統的知識庫等。