我们曾经讲过视觉检测的工作原理，是要多个系统协同作用、共同工作，最后得出测量结论。那么，一个典型的视觉检测系统主要有哪些结构组成呢？
按先今的分类，一个典型的机器视觉系统主要包括五大块，分别是照明、镜头、相机、图像采集和视觉处理器。
照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。照明系统可以将被测物特征最大化，并减少相应的背景中对比物的影响，使高速相机可以清晰地“看见”被测物。高对比的图像可以降低系统难度并提高系统的稳定性；反之，低对比的图像会增加系统的处理时间并使加大系统的复杂度。
机器视觉应用的成功很大一部分取决于照明设置，一个合适的照明系统可以使整个视觉检测系统更具有效率和准确性。由于没有通用的机器视觉照明设备，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。光源可分为可见光和不可见光。常用的几种可见光源是白炽灯、日光灯、水银灯和钠光灯。可见光的缺点是光能不能保持稳定。
机器视觉相机的目的是将通过镜头投影到传感器的图像传送到能够储存、分析和（或者）显示的机器设备上。
该设备为摄像头行业专用设备，针对各种尺寸（手机、平板等）摄像头模组（单摄、双摄、多摄等）进行成品AOI检测。人工将摄像头模组成品Tray盘装入上料弹夹内，上料机器人将产品抓取至环形轨道输送线治具内；三组AOI检测机构对摄像头模组六个面（正面、反面和四个侧面）进行表面外观缺陷检测（包括FPC连接带、连接器、接地金面、LENS通光孔、LENS端面、补强板、出气孔、镜座、马达、点胶等部位的不良检测）；检测完成，下料机器人按照不同检测结果将摄像头模组分类放入良品Tray或不良Tray盘的对应区域内；Tray盘装满后自动推入弹夹内供人工取走。
