机器视觉技术及产品已经广泛应用于多个行业。机器视觉技术通过不同的机器视觉软件、硬件和配件帮助分析和检测图像，其主要包括四大类应用：引导、识别、测量和检测。

在过去的几年，计算机视觉技术在众多领域获得了大量市场机会，包括安全和监控、汽车、消费品、工业、医疗和娱乐。

来自市场研究公司YoleDéveloppement 的一份最新市场报告显示，受到手机和汽车市场的驱动，到2020 年，紧凑型相机模块（CompactCamera Module，CCM）的总销售额将达到510 亿美元。

比较基本的相机规格，如帧率、分辨率、接口这些指标比较容易；但是比较相机的成像性能，如量子效率、颞暗噪声和饱和容量这些指标就不那么简单了。

在采矿工业中需要用到气体探测器，而探测器中包含了多个小型塑料零件。一家生产这种塑料零件的制造商需要引入新设备在这些零件上实施自动化激光钻孔，他们向激光专家英国ES Technology 公司寻求了帮助。

相机系统开发人员面临的主要挑战之一是如何减小其尺寸、重量和功率（SWaP）。这在军事系统中尤为重要，例如无人机的有效载荷必须控制在最低限度。

在军事、监视和航空航天应用中，大气中的畸变可能降低长距离捕获图像的质量。由于大气湍流不断变化的性质，帧序列中的各幅图像将呈现不同方式的模糊。

产品差异化是关键，尤其是在那些可以从大量供应商处获得相似性能产品的市场上。今天的工业相机市场尤其如此，只有少数几家厂商生产CCD 和CMOS 图像传感器，这使得相机厂商很难仅仅依靠图像传感器的性能来让其产品与众不同。

归功于其固有的效率、可重复性及易于维护，在过去的十年中，激光在汽车制造中的使用大幅增加。虽然大多数基于激光的系统主要用于切割零件，也有很大一部分被用在其他应用中，例如焊接、打标和增材制造。

随着能源价格持续走高，对可再生能源的呼声日益高涨。其中增长最快的行业包括光伏业，即太阳能发电行业。科技的高速发展使太阳能光热系统的广泛使用变得越发经济可行。

智能相机曾一度用于执行点处理任务，例如存在/ 不存在检测和条形码检测。然而，随着传感器尺寸的减小和成本的下降、半导体存储器和嵌入式处理器性能的提升，现在市场上已经出现了能够执行许多图像处理功能的智能相机，而这些功能在过去只能由基于PC 的系统实现。

中国已经是世界的制造工厂，这一点毋庸置疑，众所周知很多全球知名的高端品牌如iPhone 等都是中国造。

Opto Engineering 公司的TCBENCH306（如图1）是便于精确测量的完整光学系统远心技术与照明技术相匹配的产品，其主要由远心镜头TC23036 + 远心镜头照明器LTCL036-G 组合而成。