自动插件机计算机视觉是一门研究如何使机器“看到”的科学。它指的是自动插件机机器视觉的应用，使用摄像头和计算机代替人眼来识别电路板空洞位置，跟踪和测量目标进行插件。它是使用自动插件机计算机和相关设备的一种生物视觉。

    自动插件机计算机视觉在真实场景中的应用价值主要体现在使用计算机识别图像和视频，替代人工插件工作，节省人力成本并提高工作效率的能力上。传统的自动插件机计算机视觉基本上遵循图像预处理，电路板特征提取，自动化和输出插件的过程。

    在实际自动插件机应用中收集的图像质量通常不如实验室数据理想，照明条件也不理想，并且模糊图像是实际应用中的常见问题。因此，首先需要校正在成像过程中系统引入的光度和几何畸变，并抑制和消除在成像过程中引入的噪声。这些统称为图像恢复。

    对输入的原始图像进行预处理，此过程使用许多图像处理技术和算法，例如：图像过滤，图像增强，边缘检测等，以提取例如电路板的角，边缘，线，边界和颜色从图像中了解场景的基本特征。

    根据提取的特征信息，将反映电路板对象的轮廓，线条，纹理，边缘，边界和面部等三维对象的图像图元与图像分离，并建立图元之间的扩展。简单性和几何之间的关系-基本体的划分和关系的确定。

    根据预先存储在自动插件机数据库中的知识前模型，自动插件机计算机识别由每个图元或某种图元组合表示的对象世界中的某些实体，称为模型匹配，并根据图像中的每个图元在它们之间的关系在预知的指导下，可以获得图像所代表的实际场景的含义，并获得图像的解释或描述。