在物聯網的基礎層，信息的采集主要靠傳感器來實現，視覺傳感器是其中最重要也是應用最廣泛的一種。研究視覺傳感器應用的學科即是機器視覺，機器視覺相當于人的眼睛，主要用于檢測一些復雜的圖形識別任務。現在越來越多的項目都需要用到這樣的檢測，比如AOI上的標志點識別、電子設備的外觀瑕疵檢測、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。

　　在自動信息獲取和感知系統中，用到最多的技術是自動識別技術，它是指條碼、射頻、傳感器等通過信息化手段將與物品有關的信息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數據的自動采集，解決了應用中由于數據輸入速度慢、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，為國家信息化建設做出了重要貢獻。

　　在目前的物聯網技術中，基于圖像傳感器采集后的圖像，一般通過圖像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)、圖像識別、OCR光學字符識別等，都是通過機器視覺圖像采集設備采集到目標圖像，然后通過軟件分析對比圖像中的紋理特征等，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維視圖像，其產品在該行業的主要應用方向如：基于圖像處理技術的織物組織自動識別，指紋自動識別，條紋痕跡圖像處理自動識別，動物毛發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——失誤由視覺硬件采集圖像反應，然后由圖像處理軟件做出判斷，并將信號傳送給中央處理器;公文包會提醒主人忘帶了什么東西——已經攜帶的物品跟數據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，一只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?”;當司機在和別人扯閑話，貨車會裝作老板的聲音怒吼“笨蛋，該發車了!”——基本情況的判斷，特別是復雜情況下，單一類型的傳感器無法取得全面的信息，而視覺系統是人類取得信息量最大的一個系統，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信息，支撐后期的判斷處理。

　　從當前的物聯網發展形勢來看，逐步形成了長三角、珠三角、環渤海地區、中西部地區等四大核心區域。這四大區域目前形成了中國物聯網產業的核心產業帶。呈現出物聯網知識普及率高、產業鏈完善、研發機構密集、示范基地和工程起步早的特點。在這些區域，已經建設了很多基于感知、監測、控制等方面的示范型工程。特別是在智能家居、智能農業、智能電網等方面，成績比較突出，在礦山感知、電梯監控、智能家居、農業監控、停車場、醫療、遠程抄表等都取得重大突破。

　　根據權威部門預計，隨著物聯網技術的研發和產業的發展，2013年中國物聯網市場規模將達4896億元，到2015年，這一規模將達到7500億元，發展前景將超過計算機、互聯網、移動通信等傳統IT領域。作為信息產業發展的第三次革命，物聯網涉及的領域越來越廣，其理念也日趨成熟，可尋址、可通信、可控制、泛在化與開放模式正逐漸成為物聯網發展的演進目標。