在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素:
对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
在现代化的大生产之中，视觉检测往往是不可缺少的环节。比如，航空航天电器元件的筛选、食品包装安全、显示器玻璃、手机外观、印刷品、薄膜、金属带材、汽车零件、电路板线路、药品包装的正误、IC字符印刷的质量、电路板焊接的好坏等等，都需要众多的检测工人，通过肉眼或结合显微镜进行观测检验。随着社会科技化、机械化的发展，机器将会代替人工进行机械性的工作，因此，机器视觉将在未来会有更好的发展前景。
人工智能（Artificial Intelligence）。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的、以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和系统等。
人工智能--质量在线检测智能管理系统的主要特点是： 1.检测速度快：检测时间达到毫秒级 2.检测精度高：产品缺陷到微米级 3.质量有保证：实现100﹪全检 4.提高生产效率：是人工检测的4倍-10倍 5.节约人工成本：人工减少30-50﹪ 6.生产安全性高：全程智能化检测分级，不需要人工干预 7.改进生产流程：实现产品质量全程智能化、数据化管理。