机器视觉工程应用主要可划分为硬件和软件两大部分。
硬件：工程应用的第一步就是硬件选型。硬件选型很关键，因为它是你后面工作的基础。主要是光源、工业相机和镜头选择。
软件：目前业内商业库主要有Halcon，康耐视，DALSA，evision，NI等，开源库有OpenCV.其中NI的labview+vision模块。
机器视觉工程应用的基本开发思路是：
一、图像采集，二、图像分割，三、形态学处理，四、特征提取，五、输出结果。
下面在Halcon下对这四个步骤进行讲解。
一、图像采集：
Halcon通过imageacquisition interfaces对各种图像采集卡及各种工业相机进行支持。其中包括：模拟视频信号，数字视频信号Camera Link,数字视频信号IEEE 1394,数字视频信号USB2.0,数字视频信号Gigabit Ethernet等。
Halcon通过统一的接口封装上述不同相机的image acquisition interfaces,从而达到算子统一化。不同的相机只需更改几个参数就可变更使用。
Halcon图像获取的思路：1、打开设备，获得该设备的句柄。2、调用采集算子，获取图像。
1、打开设备，获得该设备的句柄。
open_framegrabber(\'DahengCAM\', 1, 1, 0, 0, 0, 0, \'interlaced\', 8, \'gray\', -1, \'false\',\'HV-13xx\', \'1\', 1, -1, AcqHandle) //连接相机，并设置相关参数