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视觉检测系统是用设备代替人的眼睛进行各种测量和判断，用以解决在工业生产过程中，人类视觉检查产品质量效率低、精度低的问题而研发的。系统根据设备视觉产品（即图像摄取设备）将被检测的目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号，图像处理系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，如面积、数量、位置、长度，再根据预设的允许度和其他条件输出结果，包括尺寸、角度、个数、合格 / 不合格、有 / 无等，实现自动识别功能。帮助各行业客户提高生产效率，降低生产成本，改善产品质量，通过为客户持续地创造价值来实现自身的价值并服务于社会。视觉检测分类如下：
1）按照检测功能可划分：定位、缺陷检测、计数/遗漏检测、尺寸测量。
2）按照其安装的载体可分为：在线检测系统和离线检测系统。
3）按照检测技术划分，通常有立体视觉检测技术、斑点检测技术、尺寸测量技术、OCR技术等。
以软件为作业中心的智能检测系统能够操作方便地进行设计出产、修改和复制，并且很方便地更改功能和性能指标。
采用软件控制可方便地完成主动极性判断，自校零与自校准、主动量程切换、自补偿、主动报警、过载保护，信号通道和采样方法的主动挑选等。
计算机能够方便快捷地完成各种算法，用软件对测量成果进行在线处理，从而能够前进测量精度,并且能够方便地完成线性化处理、算术平均值处理及相关剖析等信息处理。
计算机技能的发展为视觉技能提供了有利条件，使其与传统的检测过程相比，具有更快的检测速度。
系统中配备多个测量通道挑选，由计算机对多个测量产品进行高速扫描采样，依据各种信息的相关特性，完成多传感器信息交融，从提高系统的准确性、可靠性和容错性。
通过使用摄像机、摄像头或其他图像采集设备实现对被检测目标的拍摄或图像采集。
采集到的图像可以是静态的，也可以是动态的。图像处理主要是对图像进行去噪、增强及尺寸的调整等等。预处理操作的目的是为了提高图像的质量和减少噪声对后续处理的影响。
目标检测前，需先对图像中的目标物体进行特征提取，以使得目标物体和其他背景进行区分，从而实现目标物体的自动检测和识别，提取的特征主要是目标物体的形状、颜色、纹理等等。进一步使用计算机视觉领域的算法和技术，对图像进行处理和分析，从而实现对图像中目标物体的自动检测和定位。目标检测可以使用传统的机器学习方法，也可以使用深度学习方法，如卷积神经网络等。
对图像进行目标检测之后，还需要对检测结果进行分析和输出，包括对目标物体的分类、位置信息的输出等等。同时，还可以对检测结果进行可视化展示以便用户更直观地了解检测结果。视觉检测可以应用于许多领域，如自动驾驶、工业自动化安防监控等。帮助人们实现对图像中目标物体的自动检测和分析，从而提高工作效率、降低成本。它也可以使人们更好地理解和利用图像数据，从而推动整个人工智能和计算机视觉领域的发展。
