机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号;图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。

　　机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度。在一些不适于人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉。同时，在大批量重复性工业生产过程中，用机器视觉检测方法可以大大提高生产的效率和自动化程度。

　　视觉系统工作原理简图适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机集成制造的基础技术。

　　目前一些无人店使用机器视觉完全可以支持识别顾客拿走或者放回商品的动作，再利用生物识别，生物支付等技术淘汰掉原来店员的监控和收银等重复动作，大大提高效率，增加了店主利润。而且消费者扫手进门、选购商品、直接离开，整个购物流程简化到两步：

　　1、扫手进门(首次需要注册绑定手脉)

　　2、拿了就走(离开自动扣款)。

　　了解到视觉识别技术的难点在于独特的算法，目前比较成熟的公司除了基础的算法外，还辅助引入了其他黑科技，不仅关注商品本身，同时也对其他关联信息进行分析，如对消费者正购买的动作予以关注，同步进行体态计算，很大程度提升了识别的精准度。

基于RFID技术的无人店和基于视觉识别技术的无人店，通常采用货架式的布局，对商品规则限制度不高，SKU数可以基本覆盖现有超市便利店的商品，但是自动售货机组合的无人店却局限与饮料，玩具等方面。

亚马逊在西雅图开张了一家革命性的线下便利店——Amazon Go。Amazon Go彻底抛弃了传统超市的收银结账过程，顾客们不再需要提着购物篮等待结账，只需拿起你想要的东西，然后走出商店，深兰科技携手芝麻信用在国内推出了他们研究了两年多的takego无人店系统，顾客只需扫手进门，拿了就走。从上面的表里看到，Amazon Go和TakeGo采用机器视觉等技术。