定義
一幅數字圖像上的點（pixel）代表光的強度，也就是灰度值，也可以理解為一個代表光強的函式：f(x,y)。其中，f是該點的強度，x和y代表空間的一個像素，也就是像素坐標。
在數字圖像處理過程中，首先通過圖像感測器將各個像素轉換成離散的數字圖像。圖像感測器分配給每一個像素的灰度值或彩色值以定義該坐標點的亮度或顏色。
屬性
數字圖像有三個基本屬性：解析度、清晰度和圖像的位數。圖像解析度：圖像空間解析度取決於該圖像像素的行和列數。WaltronTech和創電子機器視覺系統可以處理8位，10位，12位，14位，16點陣圖像，浮點，或顏色編碼。通常圖像的位數是由圖像採集裝置和圖像處理所需的功能函式和分析的類型所決定的。
系統套用
邊緣檢測技術
使用邊緣檢測工具來識別和定位在圖像的像素強度不連續性。邊緣通常是像素強度值激烈變化的地方。邊緣檢測是許多機器視覺套用的有效工具。它能提供物件邊界的位置和狀態信息和不連續性的檢測需求。
通常使用邊緣檢測工具來實現測量、偵測和定位功能。測量功能可以對重要尺寸進行測量，如長度，距離，直徑，角度和數量，以確定被檢查產品是否是正確的。
偵測的套用：檢測物件輪廓
定位的套用：確定物件邊緣
模板匹配技術
使用模板匹配技術可以提供物件定位信息，例如匹配分數、位置和旋轉角度等。
幾何匹配技術
利用物件輪廓進行定位的套用。幾何匹配利用幾何形狀信息的特點找到模板。
尺寸測量
您可以使用WaltronTech視覺系統進行三維測量或平面尺寸測量，獲取如距離距離，角度，面積，線，擬合圓形，和數量等這些關鍵數據。這些測量結果可以幫助您確定一個產品的生產是否正常。
顏色檢測
顏色檢測可以提供色彩空間，色彩光譜，色彩搭配，色彩的位置，顏色圖案匹配的信息。顏色光譜的是三維圖像中的顏色信息的一維表示。頻譜代表所有的顏色信息與該圖像或圖像中的HSL空間區域相關聯。
神經網路統計分類技術
分類技術可以通過比較未分類樣品的顯著特點來判斷其是否屬於一個已知或者未知的類別。在許多機器視覺套用裡面都會用到分類技術，例如不同形狀和顏色物件的分類以及合格品的檢驗。
瑕疵檢查
透過比較註冊影像圖樣與目前影像的邊位置、角度以及相關性執行精確的測量。WaltronTech機器視覺瑕疵檢查技術主要套用於鍵盤字元光學檢查、可樂噴碼檢測和標籤印刷檢測等套用。
WaltronTech機器視覺系統