随着现代化生产工艺和技术的迅猛发展，传统的视觉检测系统中，由图像传感器将图像数据传送到计算机，由计算机中的图像采集卡对图像进行采集，并利用高级语言编写的程序对图像进行处理，这种方法除了成本高，开发周期长以外，还不利于集成化设计。有见及此，视觉检测系统也随之悄悄的发生了变化，由主要依托计算机视觉检测系统转变为将图像的采集，处理与通信功能和相机集成一体的新型视觉传感器，其具有多功能，模块化，搞可靠性，易于实现的特点。同时，由于应用了最新的技术，其智能化程度不断提高，使其可以完成大多数的视觉检测任务。
有日本OPTEX公司生产的CVS系列视觉传感器就是其中的典范，CVS视觉传感器能够从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素，它的主要部件就是照相机，通过镜头图像传感器（CMOS类型）采集图像，然后将该图像传送至处理内置CPU，根据像素分布，亮度，颜色等信息进行尺寸，形状，颜色等得测量和判断，进而经纪判别的结果来控制现在设备的动作，其功能主要包括物体定位，特征检测，缺陷判断，目标识别，计数和运动跟踪。视觉传感器通常因为其精确性，易用性，丰富功能以及合理的成本而成为各大厂家的最佳选择。
以下为大家介绍一案例：CVS视觉传感器判定螺纹工件方向的正反。
螺纹工件的正反检测
检测仪器：CVS3-N21
检测原理：轮廓和污点检测（将轮廓和污点转化成像素数）
检测过程阐述：待检测样品为螺纹工件：正面螺纹/反面光滑
检测要求：每次测量工件保证在相同位置、底面背景为银色反光金属，当工件从左到右相对运动时，分辨出螺纹工件的两面，光滑面先到达的为合格品、反之的为不良品。
待检测样品：
序列确定：左为螺纹齿&右为光面，要求在从左到有过程中分辨正反
图解：该界面为CVS3的检测界面
1、图中显示的为经处理后的画面
2、根据图像模拟出工件的外观轮廓和表面特征
3、从上面可以看出螺纹齿面与光面在污点上有明显区别
4、根据螺纹齿面和光面的区别设定观察窗口
（定点、定位、 定值，满足条件 则有输出）
5、根据两面对比观察，设定污点阀值为 110
检测结果见下图：
当螺纹面通过的时候，阀值污点飙升至155 输出红色NG
此时可以判定通过面为反面 排序不正确
当光滑面通过的时候，阀值污点值仅为90 输出 绿色OK
此时可以判定通过面为正面面 排序正确
随着人力资源成本的不断提高，以往工厂大多采用人工的形式进行检测，但随着社会的不断发展，企业生产水平的提高，这种落后陈旧的方式也就很难满足企业连续地，大批量的产品需求。随着各行业竞争越来越激烈，利润率逐渐变小，制造商无法承受因瑕疵产品造成的高废品率。视觉传感器的低成本和易用性使其进入各个领域，那些曾经需要人工，观点传感器或者根本不需要检测的环节，现在都可以插入视觉传感器来来对其进行检测。视觉传感器在工业上的运用包括检验，计量，测量，定向，瑕疵检测和分验。由于视觉传感器的运用，将不可逆转地逐步的代替人工去完成这项复杂繁重的检修工作，而却其高效的可靠性，以及低成本的优势，将在越来越多的企业里得到更广泛的支持和推广。
