物聯網是機器視覺新一代資訊科技的重要組成部分，顧名思義，物聯網就是物物相連的網際網路，其實現方式主要是通過各種資訊感測裝置，實時採集任何需要監控、連線、互動的物體或過程等各種需要的資訊，與網際網路結合形成的乙個巨大網路。其目的是實現物與物、物與人，所有的物品與網路的連線，方便識別、管理和控制。美國權威諮詢機構forrester**，到2023年，世界上物物互聯的業務，跟人與人通訊的業務相比，將達到30:1，因此，「物聯網」被稱為是下乙個萬億級的通訊業務，所有的跡象都表明，世界已經開始進入物聯網時代。
物聯網的組成可歸納為以下四個部分：物品編碼標識系統，它是物聯網的基礎;自動資訊獲取和感知系統，它解決資訊的**問題;網路系統，它解決資訊的互動問題;應用和服務系統，它是建設物聯網的目的。物聯網架構如下圖所示。
在物聯網的基礎層，資訊的採集主要靠感測器來實現，視覺感測器是其中最重要也是應用最廣泛的一種。研究視覺感測器應用的學科即是機器視覺，機器視覺相當於人的眼睛，主要用於檢測一些複雜的圖形識別任務。現在越來越多的專案都需要用到這樣的檢測，比如aoi上的標誌點識別、電子裝置的外觀瑕疵檢測、食品藥品的質量追溯以及agv上的視覺導航等，這些領域都是機器視覺大有用途的地方。同時，隨著物聯網技術的持續發酵，機器視覺在這一領域的應用正在引起大家的廣泛關注。
在自動資訊獲取和感知系統中，用到最多的技術是自動識別技術，它是指條碼、射頻、感測器等通過資訊化手段將與物品有關的資訊通過一定的方法自動輸入計算機系統的技術的總稱。自動識別技術在二十世紀七十年代初步形成規模，它幫助人們快速地進行海量資料的自動採集，解決了應用中由於資料輸入速度慢、出錯率高等造成的「瓶頸」問題。目前，自動識別技術被廣泛地應用在商業、工業、交通運輸業、郵電通訊業、物資管理、倉儲等行業，為國家資訊化建設做出了重要貢獻。在目前的物聯網技術中，基於影象感測器採集後的影象，一般通過影象處理來實現自動識別。條碼識讀、生物識別(人臉、語音、指紋、靜脈)、影象識別、ocr光學字元識別等，都是通過機器視覺影象採集裝置採集到目標影象，然後通過軟體分析對比影象中的紋理特徵等，實現自動識別。
目前國內機器視覺廠商中，視覺產品在物聯網行業中應用較多的有凌雲影象，其產品在該行業的主要應用方向如：基於影象處理技術的織物組織自動識別，指紋自動識別，條紋痕跡影象處理自動識別，動物毛髮及植物纖維顯微自動識別等。我們可以提供一些簡單的應用案例，來說明機器視覺在物聯網行業的應用。當司機出現操作失誤時汽車會自動報警——失誤由視覺硬體採集影象反應，然後由影象處理軟體做出判斷，並將訊號傳送給**處理器;公文包會提醒主人忘帶了什麼東西——已經攜帶的物品跟資料庫內原有的物品進行對比確認，也是通過機器視覺的辦法實現的;當搬運人員卸貨時，乙隻貨物包裝可能會大叫「你扔疼我了」，或者說「親愛的，請你不要太野蠻，可以嗎?」;當司機在和別人扯閒話，貨車會裝作老闆的聲音怒吼「笨蛋，該發車了!」——基本情況的判斷，特別是複雜情況下，單一型別的感測器無法取得全面的資訊，而視覺系統是人類取得資訊量最大的乙個系統，對應實現其功能的機器視覺系統，可以幫助物聯網在基礎層面方便快捷的獲取大量的資訊，支撐後期的判斷處理。
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