在机器视觉系统中，视觉信息的处理技术一般依赖于图像的处理方法，它通常包括图像增强、图像的数据编码和图像传输、数据平滑、边缘锐化、图像分割、图像的特征抽取、图像识别与理解等相关内容。经过这些图像处理后，这些输出图像的质量有了相当程度的改善，这样的处理，不仅改善了图像的视觉效果，而且有利于计算机对图像进行分析、处理和识别。线面针对机器视觉系统的图像处理技术，进行的讲解。
首先就是机器视觉系统的图像增强，图像的增强用于调整图像的对比度，视觉快速分拣，饱和度等质量指标，突出图像中的重要细节，从而改善人的视觉感受和实际感知的图像质量。通常采用灰度直方图修改技术进行图像增强，从多方面多角度增强图像的现实效果和显示质量。
反映图像质量的一种工具叫做灰度直方图这是一种表示一幅图像灰度分布情况的统计特表，这种图表所表示的参数，与对比度紧密相连，视觉分拣，是反应图片质量的重要指标。
一般情况下，在计算机中表示的一幅二维数字的图像，可表示为一个数字矩阵，其矩阵中的元素是处在相应坐标位置的图像灰度值，视觉分拣机器人，这个灰度值是离散化的整数，一般取0，1，……，255。这些离散的数据。
有人可能很想知道为什么是一串离散的数字。实际上这是由于计算机中的一个字节所表示的数值范围通常在0~255之间。另外，我们的人眼肉眼也只能分辨32个左右的灰度级。所以，用一个字节表示灰度即可，也是非常适合用来表示图像质量的。
但是，机器人视觉分拣，从直方图仅能统计某级灰度像素出现的概率上看，用直方图反映图像质量，却反映不出该像素在图像中的二维坐标。正是因为这样，不一样的图像就有非常大的可能性，也就是具有相同的直方图。而通过灰度直方图的形状，就能判断出该图像的清晰度和黑白对比度。
缺陷检测缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用*的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。
当前，国内外很多软件企业开发了不少该类检测软件，该系统可根据设定的技术指标要求自动进行检测，并对有缺陷部位进行标识，还可以根据需要自动分拣、剔除。缺陷检测系统应用的有金属表面、玻璃表面、纸张表面、电子元器件表面等对外观有严格要求又有明确指标的物品。
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